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  標(biāo)簽： esein 基因芯片 數(shù)據(jù) 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2015-03-24

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• cluster in quest聚類(lèi)算法是基于密度和網(wǎng)格的聚類(lèi)算法。對(duì)于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的高維數(shù)據(jù)聚類(lèi)集合。免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： cluster quest 聚類(lèi)算法 in

  上傳時(shí)間： 2014-01-08

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• 一個(gè)用C語(yǔ)言編寫(xiě)的基于遺傳K中心的數(shù)據(jù)聚類(lèi)源代碼。免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： C語(yǔ)言 編寫(xiě) 數(shù)據(jù) 源代碼

  上傳時(shí)間： 2015-09-09

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• 一個(gè)用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的基于cure的數(shù)據(jù)聚類(lèi)源代碼。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的基于cure的數(shù)據(jù)聚類(lèi)源代碼。

  標(biāo)簽： cure C語(yǔ)言 數(shù)據(jù) 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2014-01-05

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• Birch算法的c代碼,做數(shù)據(jù)聚類(lèi)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：Birch算法的c代碼,做數(shù)據(jù)聚類(lèi)

  標(biāo)簽： Birch 算法 代碼 數(shù)據(jù)

  上傳時(shí)間： 2013-12-26

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• Solaris環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法：birch聚類(lèi)算法。該算法適用于對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘。免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： Solaris birch 環(huán)境 數(shù)據(jù)挖掘算法

  上傳時(shí)間： 2015-04-22

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• 一種數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法的源碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一種數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法的源碼，可以在模式識(shí)別和圖像處理中試用。

  標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 聚類(lèi)算法 源碼

  上傳時(shí)間： 2015-11-15

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• 經(jīng)典的基于網(wǎng)格和密度的聚類(lèi)算法。適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：經(jīng)典的基于網(wǎng)格和密度的聚類(lèi)算法。適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，效果很好

  標(biāo)簽： 網(wǎng)格 密度 大規(guī)模 數(shù)據(jù)

  上傳時(shí)間： 2013-12-10

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• 一個(gè)簡(jiǎn)單的聚類(lèi)程序。有點(diǎn)像Kmeans,但又不是kmeans。不過(guò)演示用還是可以的。數(shù)據(jù)輸入有些費(fèi)力免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一個(gè)簡(jiǎn)單的聚類(lèi)程序。有點(diǎn)像Kmeans,但又不是kmeans。不過(guò)演示用還是可以的。數(shù)據(jù)輸入有些費(fèi)力

  標(biāo)簽： Kmeans kmeans 聚類(lèi) 程序

  上傳時(shí)間： 2016-06-30

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• 關(guān)于模糊c-均值算法改進(jìn)及其對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)聚類(lèi)的對(duì)比免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：關(guān)于模糊c-均值算法改進(jìn)及其對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)聚類(lèi)的對(duì)比，文章對(duì)模糊c-均值算法提出一改進(jìn)意見(jiàn)，并通過(guò)實(shí)踐證明。

  標(biāo)簽： 模糊 均值算法 衛(wèi)星 對(duì)比

  上傳時(shí)間： 2016-07-17

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• 最基本的粒子群算法實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)聚類(lèi)免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： 粒子群算法 數(shù)據(jù) 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2016-08-12

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• 蟻群聚類(lèi)算法,用于計(jì)算數(shù)據(jù)聚類(lèi)的程序,還未實(shí)驗(yàn)效果免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： 蟻群聚類(lèi) 算法 數(shù)據(jù) 實(shí)驗(yàn)

  上傳時(shí)間： 2014-01-07

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• web流數(shù)據(jù)聚類(lèi)挖掘的研究和應(yīng)用。流數(shù)據(jù)作為一種特殊的可挖掘的數(shù)據(jù)類(lèi)型免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：web流數(shù)據(jù)聚類(lèi)挖掘的研究和應(yīng)用。流數(shù)據(jù)作為一種特殊的可挖掘的數(shù)據(jù)類(lèi)型，特別是基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅速發(fā)展的今天，其彰顯出的重要地位決定了它的挖掘技術(shù)需要被認(rèn)真考慮，而如何在流數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的聚類(lèi)分析，是一個(gè)吸引研究者很大注意力的問(wèn)題。

  標(biāo)簽： web 數(shù)據(jù) 聚類(lèi) 數(shù)據(jù)類(lèi)型

  上傳時(shí)間： 2013-12-23

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• 基于matlab的K均值聚類(lèi)程序。其中用IRIS數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于matlab的K均值聚類(lèi)程序。其中用IRIS數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到了很好的結(jié)果。文件中包含了演示后的結(jié)果圖

  標(biāo)簽： matlab IRIS K均值 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2014-01-21

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• 一種基于matlab語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一種基于matlab語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速聚類(lèi)。

  標(biāo)簽： matlab 語(yǔ)言 編程實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)

  上傳時(shí)間： 2013-12-16

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• 一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)聚類(lèi)和模式識(shí)別的程序,在生物化學(xué),化學(xué)中因該都可以用到.希望對(duì)大家有用,謝謝支持免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)聚類(lèi)和模式識(shí)別的程序,在生物化學(xué),化學(xué)中因該都可以用到.希望對(duì)大家有用,謝謝支持

  標(biāo)簽： 化學(xué) 數(shù)據(jù) 家 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2014-01-07

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• 數(shù)據(jù)聚類(lèi)的綜述免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)聚類(lèi)的綜述

  標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2017-08-20

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• 該軟件是基于C均值算法的聚類(lèi)軟件免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：該軟件是基于C均值算法的聚類(lèi)軟件，能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)集進(jìn)行合理的聚類(lèi)。

  標(biāo)簽： 軟件 均值算法 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2015-04-30

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• CURE（Clustering Using Representatives）是一種針對(duì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)的高效的聚類(lèi)算法。基于劃分的傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法得到的是球狀的免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：CURE（Clustering Using Representatives）是一種針對(duì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)的高效的聚類(lèi)算法。基于劃分的傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法得到的是球狀的，相等大小的聚類(lèi)，對(duì)異常數(shù)據(jù)比較脆弱。CURE采用了用多個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)簇的方法，可以較好的處理以上問(wèn)題。并且在處理大數(shù)據(jù)量的時(shí)候采...

  標(biāo)簽： Representatives Clustering Using CURE

  上傳時(shí)間： 2016-06-30

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• 模式識(shí)別中關(guān)于C均值的聚類(lèi)算法的程序,輸入點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi).免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：模式識(shí)別中關(guān)于C均值的聚類(lèi)算法的程序,輸入點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi).

  標(biāo)簽： 模式識(shí)別 聚類(lèi)算法 程序 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2014-01-24

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• 模式識(shí)別中關(guān)于感知器算法的程序,輸入點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi).免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：模式識(shí)別中關(guān)于感知器算法的程序,輸入點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi).

  標(biāo)簽： 模式識(shí)別 算法 程序 輸入

  上傳時(shí)間： 2015-03-15

  上傳用戶：zhangzhenyu

• 利用matlab實(shí)現(xiàn)彩色圖像的分割。算法主要是利用聚類(lèi)算法。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：利用matlab實(shí)現(xiàn)彩色圖像的分割。算法主要是利用聚類(lèi)算法。

  標(biāo)簽： matlab 彩色圖像 分割 算法

  上傳時(shí)間： 2013-11-25

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• 一個(gè)用VC++開(kāi)發(fā)的采用模糊C均值聚類(lèi)算法.免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用VC++開(kāi)發(fā)的采用模糊C均值聚類(lèi)算法.

  標(biāo)簽： VC 模糊 均值聚類(lèi) 算法

  上傳時(shí)間： 2015-07-01

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• k-means聚類(lèi)算法在二維平面上的可視化實(shí)現(xiàn) 聚類(lèi)時(shí)可以設(shè)置類(lèi)數(shù)和迭代閾值 聚類(lèi)結(jié)果用色彩和類(lèi)圓清楚的表現(xiàn)出來(lái)免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： k-means 聚類(lèi) 聚類(lèi)算法 二維

  上傳時(shí)間： 2015-08-04

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• 一種基于蟻群聚類(lèi)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類(lèi)算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類(lèi)的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一種基于蟻群聚類(lèi)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類(lèi)算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類(lèi)的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...

  標(biāo)簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群聚類(lèi) 并行

  上傳時(shí)間： 2013-12-26

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• DBSCAN是一個(gè)基于密度的聚類(lèi)算法。改算法將具有足夠高度的區(qū)域劃分為簇免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：DBSCAN是一個(gè)基于密度的聚類(lèi)算法。改算法將具有足夠高度的區(qū)域劃分為簇，并可以在帶有“噪聲”的空間數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)。

  標(biāo)簽： DBSCAN 密度 分 聚類(lèi)算法

  上傳時(shí)間： 2014-01-05

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• 基于matlab的核模糊C-means聚類(lèi)算法(KFCM),免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于matlab的核模糊C-means聚類(lèi)算法(KFCM),

  標(biāo)簽： C-means matlab KFCM 模糊

  上傳時(shí)間： 2013-12-22

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• 一份詳細(xì)講述聚類(lèi)的文章,內(nèi)容是關(guān)系聚類(lèi)和混合聚類(lèi)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一份詳細(xì)講述聚類(lèi)的文章,內(nèi)容是關(guān)系聚類(lèi)和混合聚類(lèi)

  標(biāo)簽： 聚類(lèi)

  上傳時(shí)間： 2015-10-06

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• 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類(lèi)算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類(lèi)的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類(lèi)算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類(lèi)的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來(lái)約簡(jiǎn)隱...

  標(biāo)簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò) 算法

  上傳時(shí)間： 2014-01-16

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• 可變聚類(lèi)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)源代碼。提高了BA網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù)。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：可變聚類(lèi)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)源代碼。提高了BA網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù)。

  標(biāo)簽： 聚類(lèi) 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 源代碼 網(wǎng)絡(luò)

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