对文本进行聚类,文本预处理-->构造特征向量-->聚类,压缩包内含有实验用语料
K-means clustering C# implementation
输入一幅字形二值图,该代码实现简单的k-means聚类,聚成的k类就是k个笔画
传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感,容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的
电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针
基于K-means聚类的图像分割步骤,对初学者有很好的帮助
自己写的DBSCAN的实现,实现语言为C++,适合数据挖掘的人员使用
传统的K-Means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-Means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-Mans算法。
常见聚类算法K-Means图文介绍,通熟易懂
%k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足: %同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获