聚类算法综述

k均值算法文本聚类的具体实现过程 思路：计算两篇文档的相似度，最简单的做法就是用提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离。能计算两个文本间的距离后，用标准的k-means算法就

用c#开发的特征聚类，内有算法说明，源程序整理后在商城

记录本序列中所占总位数, 即项集数*每个Itemset对象的weight值

matlab 聚类算法实例 较为简单 仅供参考

利于了解并学习的无监督聚类算法的有用文档教程

Meanshift，聚类算法入门讲解 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1.

有序样品的聚类分析就是对有序样品进行分段的统计方法。对n个有序样品进行分割，就可能有2n-1种划分方法，这每一种分法成为一种分割。在所有的这些分割中，有一种分割使得各段内部之间差异性最小，而短语段之间

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measur

模糊聚类算法matlab，模糊模型程序，只要输入数据就能输出聚类结果

%生成20个随机样本%屏幕输出Q型聚类结果%屏幕输出R型聚类结果包含具体聚类步骤和算法，自写函数体