商务智能课程聚类算法的期末报告和代码-武大国软

将遗传算法和聚类算法有效结合，充分发挥遗传算法的全局寻优能力和聚类算法的局部搜索能力，可以更好地提高聚类质量。

这是一个有关于聚类算法的ppt讲义，里面有涉及到常见的EM算法和K平均值算法

1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点

使用python进行dbscn聚类,同时做了可视化,参数自己调,数据集改下路径导进去就好了1111111111111111

这是模式识别的课程作业，有k均值聚类算法和ISODATA聚类算法，正对遥感影像或者图片进行聚类。写的算法较为粗糙，还请大家多多指教！

蚁群算法作为一种新的启发式优化算法,虽然刚刚问世十几年,却引起相关领域研究者的关注。蚁群算法具有较强的鲁棒性、通用性、快速性、全局优化性、并行搜索等优点。蚁群算法作为群智能的典型实现案例,通过模拟生物

熟悉c均值算法，通过程序语言实现该算法，比较每个聚类的初始均值不同时，算法结果的差别。理解动态聚类算法以及最近邻算法的算法思想。

聚类算法k-means和层次聚类的java源代码~

一共5个算法：递归与分治；动态规划；贪心；回溯；分支限界。给上算法课的同学一个参考

用JAVA实现的C聚类算法源代码,能够对数据进行C模糊聚类。