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用java实现的k means算法，搞过数据挖掘的人应该都知道的~-k means algorithm implement in java, the basic method of clustering in data mining
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改进的k-means方法，对聚类的实例节能型加权 少数类多数类的函数-Improved k-means method for clustering a small number of examples of energy-saving type of weighted majority of types of function
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this is java program which can be used for cluster the data using kmeans clustering
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文本聚类
预处理+KMeans的Java程序-Clustering preprocessing+ KMeans the Java program
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用java实现的聚类算法kmeans，可以用eclipse直接运行。-Clustering algorithm implemented with java
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通过Kmeans算法实现的文本分类程序，用java写的。-A text clustering program written in java.
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java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。-The kmeans algorithm java, and can handle any dimension vector. And write text clustering results.
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使用Java实现K-means（C均值）聚类算法-Using Java to achieve K-means (C mean) clustering algorithm
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简单的k_means聚类算法,用java语言编写实现，扩展性不强-simple kmeans clustering method
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用Java实现kmeans(画布上画点聚类)-Java implementation kmeans (on canvas painting point clustering)
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Kmeans算法的java实现，能实现大数据集的Kmeans聚类算法的实现-Achieve Kmeans algorithm to achieve the java can achieve large datasets Kmeans clustering algorithm
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kmeans算法的Java实现。算法接受参数 k 然后将事先输入的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。-k means algorithm is implemented in Java. Receiving algorithm parameter k and n data objects entered beforehand into k clusters in order to satisfy such cluste
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本程序使用java代码实现一个文本聚类操作，采用的方法是kmens-a simple code of text clustering using kmeans
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K Means clustering with multiple attributes taken differently
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算法思想：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来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现(Algorithm idea: extract the TF/IDF weight of the document, then calculate the distance between two multidimensional vectors by cosine theorem, calculate the similarity
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