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这是模式分类中的课程代码, 其中包含所有的模式分类算法的实现实验, 程序时用matlab写的,代码质量较高,对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值, 其中经典的算法有:均值聚类算
提出一个面向扩展空间对象的基于密度的空间聚类算法,对点、线和多边形等扩展空间对象进行聚类。在该算法中,通过空间对象的缓冲区统一计算各对象在其附近空间的密度值,并根据参数区分两类不同的空间聚类应用场景,
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本文描述了聚类理论及模糊C均值算法,提出模糊C均值算法在识别中的应用算法,并指出该算法的优点和需要改进之处。
图像分割方法研究模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用
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加权指数 m 是模糊 c-均值聚类算法中的一个重要参数。本文从模糊 c-均值算法的角度研究了 m 对聚类分析的影响。
