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聚类分析技术有着广泛应用.因为在对图像进行聚类分析时,通常缺少可资利用的先验知识,所以需要采用无监督的聚类算法.为了适应图像检索的需要,提出了一种新型的无监督聚类方法,即根据离群点信息来自动确定聚类算法的终止时机.此方法还弥补了现有聚类算法在离群点识别、使用上的缺欠.为验证其可行性,用其改进了CURE和ROCK两个经典算法.实验表明,改进后的两个算法都能自动终止,并能取得优于以往的聚类效果. -clustering analysis techniques have wide applicatio
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本程序用c编写，主要用于对遥感图像进行聚类（非监督分类）。,This programme is used to for clustering images (unsupervised classifciation)
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ISODATA算法是一种基于统计模式识别的，非常经典的非监督学习动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。-ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, unsupervised learning is the classic dynamic clustering algorithm
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K-meansK均值聚类在无监督的情况下选择图像特征的算法-K-meansK means clustering in the case of unsupervised image feature selection algorithm
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基于混合高斯模型（GMM）的无监督聚类算法，希望对大家有帮助-Based on Gaussian mixture model (GMM) unsupervised clustering algorithm, I hope it would have help to you！
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成功完成了模式识别的监督和非监督方法包括：Fisher线性分类器，分级聚类算法等经典算法，程序易懂。-Successfully completed the supervision and unsupervised pattern recognition methods include: Fisher linear classifier, hierarchical clustering algorithms such as classical algorithm, the program easy
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聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
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关于最新ap算法的开创性重要文章,应用数据分类-Affi nity propagation (AP) was recently introduced as an unsupervised
learning algorithm for exemplar-based clustering. We present a deriva-
tion of AP that is much simpler than the original one and is based on a
qu
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介绍模式识别的基本概念，详述了贝叶斯，参数估计，线性分类器，神经网络，随机方法，无监督学习与聚类等-Introduce the basic concepts of pattern recognition, Bayesian detailed, parameter estimation, linear classifiers, neural networks, stochastic methods, unsupervised learning and clustering, etc.
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无监督图像自动分类系统，我们在VC中做了一个基于聚类的图像分类方法，可以选择不同的图像特征，还有二个不同的显示方法。使用方法见“使用说明”。-Unsupervised image automatic classification system, we made a VC in the image classification method based on clustering, you can choose different image features, there are two dif
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基于改进模糊ISODATA算法的遥感影像非监督聚类研究-Algorithm based on improved fuzzy ISODATA unsupervised clustering of remote sensing images
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利用K均值聚类实现非监督分类的功能，可以将大部分常用格式图像进行分类，程序功能强大。-K-means clustering function of unsupervised classification, can be the most common format for image classification, and powerful program.
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图像的非监督分类，主要包括K均值、FCM等-Unsupervised classification of images, including K-means, FCM
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PCM and FCM based Image Segmentation.Unsupervised Clustering.
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模式识别，非监督聚类分析分类方法，含完整Matlab程序。-Unsupervised clustering analysis
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