聚类 与美籍人士一起学习聚类
这是一篇基于层次聚类算法的论文,它对基于层次的聚类算法进行了研究并实现了CURE算法和BIRCH算法,而且对这两个算法还有了手工演示步骤。
图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出
摘要: 目前的聚类算法如K-means、DBSCAN等, 采用全局参数而难以发现数据的自然聚类, 提出一种新的分 级聚类算法CluFNC, 能够在数据空间中发现内部聚类特征。该算法的参数包括网格大小、
本实验利用两类数据:模拟数据与真实数据。模拟数据有著名复杂网络学者Mark Newmann所提出,该网络包括128个节点,每个节点的度为16,网络包含4个社团结构,每个社团包含32个节点,每个节点与社
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基于k最相似聚类的子空间聚类算法,闫妍,,子空间聚类是聚类研究领域的重要分支和研究热点,用于解决高维聚类分析面临的数据稀疏问题。提出一种基于k最相似聚类的子空间聚��
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使用VC2008编写,用于VC6.0可能会产生一些简单的错误,做出相应的修改即可! 这是一个针对学生成绩排名的聚类算法应用实例,里面提供了计算相似矩阵的两种算法(绝对值减数法,最大最小值法),还给出了