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cluster-hyper-dim
- This paper studies the problem of categorical data clustering, especially for transactional data characterized by high dimensionality and large volume. Starting from a heuristic method of increasing the height-to-width ratio of the cluster hist
LJClusterDemo
- 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模
AIS
- 本文简要介绍了数据挖掘中的聚类、关联分析、时间序列分析等理论和技术，在分析目前交通领域的数据挖掘，特别是AIS信息的数据挖掘研究现状的基础上，针对网络化的AIS数据库的AIS信息特点，提出了用于AIS信息的挖掘方法-This paper briefly describes the data mining clustering, association analysis, time series analysis theory and technology, in analyzing the da
algs
- Details of the Clustering Algorithms Supplement to the paper “Validating Clustering in Gene Expression Data” (to appear in Bioinformatics)
Clustering.Algorithms.Research
- 软件学报 2008年论文《聚类算法研究》，作者孙吉贵, 刘杰, 赵连宇。pdf格式，14页。对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上
PCA
- 提出一种基于主分量分析和相融性度量的快速聚类方法。通过构造主分量空间将高维数据投影到两个主成分上 进行特征提取，每一个主分量都是原始变量的线性组合-Is proposed based on Principal Component Analysis and Measure of blending fast clustering method. Principal component space by constructing a high-dimensional data onto two p
Clustering
- clustering data with measurement errors
File3
- 数据挖掘，聚类，遗传算法，k-means算法，基于遗传算法的k-means聚类方法。-Data mining, clustering, genetic algorithm, k-means algorithm, based on genetic algorithm k-means clustering method.
PSOformal
- PSO formal Data clustering using particle swarm optimization
high-demensional
- 这是一些有关高位数据聚类的论文，还挺有帮助的-This is some of the papers about the high data clustering, quite helpful
sonno
- TGSOM一种用于数据聚类的动态自组织映射神经网络,一篇不错的论文-Dynamic TGSOM for data clustering self-organizing map neural network, a good thesis
HDclassif
- R 语言中高维聚类package，方便快捷-Discriminant analysis and data clustering methods for high dimensional data, based on the assumption that high-dimensional data live in different subspaces with low dimensionality proposing a new parametrization of the Gauss
jitizhihuibaincheng
- 集体智慧编程中文版，本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和 资源。本书包含协作过滤技术，集群数据分析，搜索引擎核心技术，贝叶斯过滤技术等。-Collective intelligence programming Chinese edition, the book in machine learning and statistics are calculated as the theme, specifically on how to mine and anal
Clustering-Algorithms-Research
- 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.-Status and Progress
rnndf
- 使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，可实现对二维数据的聚类，进行逐步线性回归。- Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition, Can realize the two-dimensional data clustering, Stepwise linear regression.
xs436
- 可实现对二维数据的聚类，代码里有很完整的注释和解释，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减。- Can realize the two-dimensional data clustering, Code, there are very complete notes and explanations There is a well attenuation curve as input to calculate its seismic waves.
Data-Mining
- 本论文在对各种算法深入分析的基础上，尤其在对基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法的深入研究的基础上，提出了一种新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点，而且具有近似线性的时间复杂性，因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点，并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。-Based on the analysis on clustering
yaogeiqie
- 人脸识别中的光照处理方法，可实现对二维数据的聚类，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计。- Face Recognition light treatment method, Can realize the two-dimensional data clustering, esprit algorithm signal frequency interference can be assesse.
hannen_v40
- 用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，可实现对二维数据的聚类，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Can realize the two-dimensional data clustering, Modern signal processing used in the spectral estimation in matla
jie_pg40
- Clustering analysis based on Euclidean distance, Can realize the two-dimensional data clustering, Genetic algorithm based reactive power optimization.