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ClusteringAlgorithmofWebClickFlowFrequencyattern.r
- ：用户在访问Web站点时会碰到很多问题，主要原因是Web站点对用户需求缺乏适应性。为了提高Web用户的服务质量和用户的满意度，在用户访问网站点击流形成频繁序列模式的基础上，提出基于距离函数的聚类分析以及基于时间相似度函数的二次聚类分析算法。该算法可以求取频繁序列的相关性和反映用户对网页的兴趣的相似度，对下一步改善Web站点的结构及存在形式使站点达到更好的效果起先导作用
模糊C-均值（FCM）聚类算法Matlab实现
- 模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。简单概述模糊聚类的概念，介绍模糊C-均值（FCM）算法，并在matlab软件上对该算法进行仿真，结果表明，该算法设计简单，应用范围广，但改算法仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需进一步研究
SFMtoolsInstallDoc
- 文介绍了如何使用Bundler来根据图片得到相机参数以及一些空间点云数据，得到的数据将能够运用在3D重建中。利用Bundler可以得到较为稀疏的点云（point clouds）数据。如果需要得到更密集的点，可以使用Yasutaka Furukawa博士写的另外一个非常强大的软件包，称为PMVS2。一种比较常见的途径是使用Bundler来得到相机参数，然后使用Bundle2PMVS程序，将生成结果转换为PMVS2的输入，然后使用PMVS2来得到更密集的点云。另外，读者们可能会对另外一个同样由Fur
Sequential-clustering-method
- 水文，变异点的检验，有序聚类法，运行环境：excel中vba。按照文件的样式输入数据，ctrl+F11打开vba环境，点击模块1，再点运行就可以了！-Hydrology, the change point test, sequential clustering method, the runtime environment: excel in the Visual Basic. Input data in accordance with the style of the file, ctrl+
kmeans
- 用VC或Java实现K-means聚类算法，分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验），提交实验报告与源代码。-K-means clustering algorithm for algorithm termination conditions, with a picture (their choice) as a data set to compare the running
a_framework_
- 数据挖掘和数据处理的注意点和方法，专业术语熵，聚类等的算法说明-Algorithm descr iption of the data mining and data processing attention points and methods, terminology, entropy, clustering, etc.
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验报告 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。 -Data mining to achieve the k-means clustering algorithm the kmeans image clustering experiment report wit
k_means
- k-means聚类方法 编写k-means聚类方法对这些点进行聚类-k-means clustering method to write k-means clustering method to cluster these points
Matlab_analyse_traffic_jam_status
- 根据深圳市出租车GPS数据所提供的信息，针对交通出行数据的空间分布特征，选取了4月18号这天的全天数据出租车载客后的行驶数据， 利用mtalab对数据的处理，筛选出出租车的起始点及拥堵的时段的行驶数据并通过kmeans聚类分析设定拥堵的标准，得到对于出租车在路段上的车速在小于2.15公里/小时的时候可以认为非常拥堵，拥堵的时段 5:00-7:00,12:00-14:00,19:00-21:00，非常拥堵的时间段为5:00-7:00，19:00-21:00。-analyse traffic jam
improvedHough
- 首先检测图像中相邻的像素点并进行聚类, 形成一些相连的像素点的集合, 然后将聚类 后的像素点进行感知编组, 细分成比原聚类线段更接近直线的线段, 最后对每段近似直线用随机 Hough变换进行检测-First detection in adjacent pixels of the image and clustering, form some connected set of pixels, then clustering Pixels after perception marshalli
wushn
- 进行逐步线性回归，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。- Stepwise linear regression, Between two images showing the relative circumstances of each pixel, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis.
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- 小波包分析提取振动信号中的特征频率，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。- Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, Between two images showing the relative circumstances of each pixel, Using MATLAB dynamic clustering or itera
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- 复化三点Gauss-lengend公式求pi，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，基于K均值的PSO聚类算法。- Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi, Realize image watermarking, de-noising, plus noise and other functions, K-means clustering algorithm based on the PSO.
K-Means
- 对500个随机二维坐标点进行聚类，然后通过C++程序输出窗口输出。(Cluster Algorithm.Put the 500 2d points into 20 clusters.)