聚类算法的总结
java编程语言实现最大最小距离聚类算法,例子使用的是一系列二维坐标。
使用matlab编写规则实现聚类算法,内容详细,可以借鉴,
底层用C++写的,放在CPPcode文件夹里的是源码。通过matlab生成100个2d高斯点,存放为“points.txt”,然后调用exe程序读取、处理、输出分类结果为out.txt,matlab读
FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。
GKA聚类算法,将k-means的局部优化和遗传算法的全局优化结合起来,提高聚类的准确性,速度较快,适合大数据分析。
Zhang T, Ramakrishnan R, Livny M. BIRCH: A new data clustering algorithm and its applications[J]. Da
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
Sting聚类算法 matlab代码实现,输入二值图,输入label聚类编号 图
coursea华盛顿大学机器学习专项课程,第四门课,第三周作业代码
