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搜索资源 - criteria clustering
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系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means cluster analysis is a basic met
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四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separatio
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k-means聚类算法
指定类别数为K，对样本集合进行聚类，聚类的结果由K 个聚类中心来表达，基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则)，算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行，最终的聚类结果使目标函数值取得极小值，达到较优的聚类效果。-k-means clustering algorithm for specific classes of K, the collection of samples for clustering, clustering t
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用Java语言实现的空间聚类分析程序，对离散点按照距离标准进行分类。-Java language with the spatial clustering analysis procedures, in accordance with the distance between discrete points of criteria.
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在科学技术、经济管理中常常要按一定的标准（相似程度或亲疏关系）进行分类。例如，根据生物的某些性状可对生物分类，根据土壤的性质可对土壤分类等。对所研究的事物按一定标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统计“物以类聚”的一种分类方法。由于科学技术、经济管理中的分类界限往往不分明，因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。-In science and technology, economic management, often according to certain criteria (sim
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本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。-The ultimate goal of this program is to form a set of criteria for clustering, scalable tools.
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首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。-First, a data object from the n choose k objects as in
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kMeansCluster - Simple k means clustering algorithm
Author: Kardi Teknomo, Ph.D.
Purpose: classify the objects in data matrix based on the attributes
Criteria: minimize Euclidean distance between centroids and object points
For mo
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This paper presents a new human skin color model in
YCbCr color space and its application to human face
detection. Skin colors are modeled by a set of three
Gaussian clusters, each of which is characterized by a
centroid and a covariance matr
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K-means算法是一种动态聚类方法，这种方法先选择若干样本作为聚类的中心，在按某种聚类准则（通常采用最小距离原则）使各种样本向各个中心积聚，从而得到初始的分类，然后，判断分类的合理性，如果不合理，就修改分类，如此反复的修改聚类的迭代运算，直到合理为止。-K-means algorithm is a dynamic clustering method, this method, select the number of samples as a cluster center in the clu
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matlab环境下开发的高斯混合模型，并实现聚类，最佳的类数由最大描述准则(MDL)来确定，并附有实验数据，是国外论文中的代码。-Gaussian mixture model developed in the Matlab environment , and clustering, to determine the optimal number of classes by the largest describe the criteria (MDL) , together with experi
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非监督聚类的方法，该论文描述如何使用分形维数进行聚类判定准则，从而达到理想的聚类效果，经典论文-Unsupervised clustering method, the paper describes how to use the fractal dimension of the clustering criteria, in order to achieve the desired clustering effect, the classic paper
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该matlab代码实现了“综合多分支分裂式层次化聚类”-Matlab implementation of Omnibus Multi-Branching Divisive Hierarchical Clustering (OMBDHC)
“A competitive omnibus performance criterion for divisive multi-branching
hierarchical clustering” by Soeria-Atmadja et al. (su
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K均值算法使用的聚类准则函数的误差平方和准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小。-K-means clustering algorithm uses squared error criterion function and criteria through iterative optimization clustering result, all the samples to the respective classes of the center s
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In this paper, a novel Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm
(DPSOA) for data clustering has been proposed. The particle positions and velocities
are defined in a discrete form. The DPSOA algorithm uses of a simple probability
approach
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实现了粗糙模糊聚类，附带两种常用的聚类结果评价标准，可直接运行-To achieve a rough fuzzy clustering, with two commonly used clustering results of the uation criteria, can be directly run
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，一些自适应信号处理的算法，多目标跟踪的粒子滤波器，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，可实现对二维数据的聚类。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Some adaptive signal processing algorithms, Multi-target tracking particle filter,
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，FMCW调频连续波雷达的测距测角，有信道编码，调制，信道估计等，基于欧几里得距离的聚类分析，旋转机械二维全息谱计算，采用了小波去噪的思想，研究生时的现代信号处理的作业。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，一种流形学习算法（很好用），包含了阵列信号处理的常见算法，多姿态，多角度，有不同光照。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT
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聚类 分类的各种评价标准
Rand index
Adjusted Rand index
Mirkin index
Hubert index-Various uation criteria clustering classification
Rand index
Adjusted Rand index
Mirkin index
Hubert index
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