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算法庫(kù)

用K均值算法實現聚類分析的Vc源碼

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實現了二維數據的K均值算法以及ISODATA分類算法

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提出了一種用于矢量量化的改進的聚類算法,該算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基礎上,對初始碼本的生成、失真測度的選擇、非典型胞腔的處理等方面進行了改進,從而減少了原算法在能量

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實現了K均值算法

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這是一個模式識別中的K均值算法的一個簡單仿真分類實例

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用matlab實驗k-means算法

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k-means文本聚類算法

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k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象

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K均值算法用于聚類

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k-means(歐氏距離)聚類算法是最基本的聚類算法

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