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GN聚类算法的java实现
- GN聚类算法的java实现，将复杂网络表示成矩阵的文档格式，即可得到该网络的聚类结果
关系数据重复记录生成
- 实现了关系数据库的重复记录生成。使用Java语言实现。由于原始数据库采用csv格式，所以借用csv工具包。界面简洁。功能如下：从csv文件导入原始数据，按一定比例生成重复记录，然后按一定规则将重复记录改为相似记录，再将所有记录混排，最后进行数据的聚类操作。
聚类的GN算法
- 很好地实现了聚类的GN算法的java程序
Clique聚类算法Java版.rar
- Clique聚类算法Java版.rar
weka-src.rar
- Weka，一个数据挖掘工具。功能包括：分类、聚类和关联规则等等。这是该开源软件的源代码，版本为3.5.7,Weka, a data mining tool. Features include: classification, clustering and association rules, etc.. This is the open source software source code, version 3.5.7
FuzzyCMeans
- FCM聚类算法，共大家参考，多多学习，谢谢大家，共同学习聚类算法-FCM
textcluster
- 文本聚类算法源码，包含tf.idf计算的实现，采用java语言编写-text cluster algorithm, including the computation of tf.idf ,written by Java
聚类K-Medoids算法
- 聚类K-Medoids算法。文件里面包含了详细的程序说明和示例。-K-Medoids clustering algorithm.The file contains a detailed descr iption of the procedures and examples.
kmeans
- kmeans文本聚类算法的简单实现，是用JAVA实现的-kmeans a simple realization of the text clustering algorithm is implemented using JAVA
kmeans_src
- java 语言编写的kmeans聚类算法源代码，非常有用。-BenchmarkedKMeans for java and BasicKMeans for java
kmeans
- 基本的数据聚类算法，可以进行快速有效的数据聚类，可以有效地进行数据挖掘-Basic data clustering algorithm, can be fast and effective data clustering, data mining can be effectively
k-means(java)
- k-means算法是基于划分的聚类方法，本算法简单，便于理解，以可视化界面的形式将结果展示出来。-k-means clustering algorithm is based on the division method, this algorithm is simple and easy to understand visual interface to the form of the results.
kmeans
- 聚类算法kmeans，比较简单的聚类算法，通过欧几里德距离确定聚类的标准，对二维的点进行聚类-Clustering algorithm kmeans, relatively simple clustering algorithm, through the Euclidean distance to determine the standard clustering of the points of two-dimensional clustering
K-Means
- 这是K-neans动态聚类算法的源程序，是人工智能领域很有用的一种聚类方法。-This is K-neans source dynamic clustering algorithm, the field of artificial intelligence are useful in a clustering method.
clustering
- 各种聚类算法代码 都很好用的 各种聚类算法代码-Various clustering algorithms are very useful source of a variety of clustering algorithm code
textclusterr
- 文档分类，用K均值，加入了K的选择算法，不用人为设定聚类个数-Document classification, using K-means, joined the K of the selection algorithm, not the number of artificial clustering
MR
- 模式识别，距离计算，聚类分析，判别函数，判断准则等的算法实现-Pattern recognition, distance calculation, cluster analysis, discriminant function, the algorithm to determine criteria
kmeans
- 数据挖掘里面的经典的聚类算法 K-means-K-means
聚类算法java实现
- 学校期间练习的小程序，聚类算法，供初学者使用(During the school practice of small procedures, clustering algorithm for beginners to use)
基于粗糙集的层次聚类算法研究
- 实现了两种基于粗糙集模型的层次聚类算法，采用java编程语言实现(Hierarchical clustering algorithm for categorical data using a probabilistic rough set model)