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Clustering
聚簇是為了提高某個屬性(或屬性組)的查詢速度,把這個或這些屬性(稱為聚簇碼)上具有相同值的元組集中存放在連續的物理塊。
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臺灣人對聚類算法的一個介紹。分群法(
Clustering
)是一種最普遍將資料分類成群的方法
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Towards domain independent speaker
Clustering
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Jboss官方的關于群集介紹的付費書籍,其中包括HA-JNDI,
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gmeans--
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with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數,cosine,euclidean ,K
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基于模型聚類算法的matlab實現 This does the entire MB
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given a set of data. It only does the 4 basic
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一個增量文本聚類的算法。 參考文獻: Wai-chiu Wong, Ada Wai-chee Fu, Incremental Document
Clustering
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一個投影聚類算法及其數據集生成源碼。 參考文獻: Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected
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Form1.cs是應用聚類算法DBSCAN (Density-Based Spatical
Clustering
of Application with Noise)的示例
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FCMDEMO displays a GUI window to let you try out various parameters in fuzzy c-means
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