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clustering

聚簇是為了提高某個(gè)屬性(或?qū)傩越M)的查詢速度，把這個(gè)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(xù)的物理塊。

SQL clustering

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臺(tái)灣人對(duì)聚類算法的一個(gè)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(guān)于群集介紹的付費(fèi)書籍,其中包括HA-JNDI,clustering EJB,Http session clustering及Farming等內(nèi)容

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gmeans-- clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數(shù),cosine,euclidean ,K

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基于模型聚類算法的matlab實(shí)現(xiàn) This does the entire MB clustering given a set of data. It only does the 4 basic

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一個(gè)增量文本聚類的算法。參考文獻(xiàn)： Wai-chiu Wong, Ada Wai-chee Fu, Incremental Document clustering for Web Page Cl

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一個(gè)投影聚類算法及其數(shù)據(jù)集生成源碼。參考文獻(xiàn)： Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected clustering,

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Form1.cs是應(yīng)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 clustering fo

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