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将维对分和K均值算法分割图像
- 利用聚类算法分割图像,将维对分法只可将图像分为2部分,可以作为二值化的代码,K-均值法可将图像分为任意多部分。程序直接采用R、G、B三色作为特征参数,聚类中心为随机值,当然也可以采用其他参数,程序编译为EXE文件后速度还可以接受,但尚有改进的余地,那位高手有空修改的话,请给我也发份代码。-clustering algorithm using image segmentation, Victoria right method can only image is divided into two p
ju
- 一个CURE聚类算法 应用了K中心点算法 采用空间坐标聚集 -a clustering algorithm is applied to the K-center space coordinates is used to gather
MFY_kmeans
- 这是我帮一个本科生做的毕业设计,实现的数据挖掘的k均值和k中心算法,其中包含了我做的两个二维的数据集,感觉要预先知道k的参数值,不是很方便-This is what I do to help an undergraduate graduation Design, Implementation of the Data Mining mean k and k center algorithm, which includes me to do two two-dimensional data sets
KMedios.rar
- 数据挖掘中 K中心点算法 测试数据为iris 数据库采用sql server 聚类算法,Data mining algorithms in test data for the K center iris database using sql server clustering algorithm
KMeansJava
- 利用Java实现的K-均值算法,K-Mean 分群法是一种分割式分群方法,其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点;这些资料点可以称为群中心,代表点;然后再根据这些群中心,进行后续的处理,可用于数据挖掘中的聚类分析-Java implementation using K-means algorithm, K-Mean grouping method is a fragmented grouping method, whose main goal is to a large nu
k-means
- 基于K-means聚类算法的社团发现方法 先定义了网络中节点关联度,并构建了节点关联度矩阵, 在此基础上给出了一种基于 K-means聚类算法的复杂网络社团发现方法。 以最小关联度原则选取新的聚类中心, 以最大关联度原则进行模式归类,直到所有的节点都划分完为止, 最后根据模块度来确定理想的社团数-K-means clustering algorithm based on the association discovery To define a network node cor
selfAffinity
- AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,-A semi-supervised clustering method based on affinity propagation (AP) algorithm is proposed in this paper. AP takes as input measures of similarity between pairs of data points. AP
K-meansNB
- :将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中,提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me.arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类,计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度,把记 录赋给距离最近的一个簇,并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值,然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明,与朴素贝叶斯相比,基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
k-means_Program
- k-means 算法接受输入量 k ;然后将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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 -k-means algorithm to accept input k then n-k of data objects into a cluster in order to make the cluster available to meet: t
k-means
- 用c程序和matlab分别试验一种k-means改进算法,按照方法选取聚类中心点,事实证明,这种改进是有效的。-Matlab with c procedures and were experimenting with an improved k-means algorithm, in accordance with the method of selecting cluster center, the facts show that this improvement is effective.
proj10-01
- 在试验中编写程序实现了K均值聚类算法,K均值聚类的原理是:在训练样本中找到C个聚类中心,每个聚类中心代表一个类的中心。然后将样本归类到与其最近的聚类中心的那一类。 C的选择是通过先验知识或经验选取的。聚类中心是通过算法迭代求得的。-In the test preparation process to achieve a K means clustering algorithm, K means clustering principle is: in the training samples to
k-center
- 这是一个K中心算法的Matlab程序,很多用-This is a Matlab algorithm K center procedures, many with
K-means
- k-means 算法 step1 初始化K个质心 step2 将所有的点分配给最近的质心 step3 更新质心 step4 若质心都没用变化,则停止,否则返回step2 -k-means algorithm is initialized step1 step2 K a center of mass of all the points assigned to the nearest centroid centroid step3 step4 update no us
kmeans-image-segmentation
- K-means算法是一种动态聚类方法,这种方法先选择若干样本作为聚类的中心,在按某种聚类准则(通常采用最小距离原则)使各种样本向各个中心积聚,从而得到初始的分类,然后,判断分类的合理性,如果不合理,就修改分类,如此反复的修改聚类的迭代运算,直到合理为止。-K-means algorithm is a dynamic clustering method, this method, select the number of samples as a cluster center in the clu
k-means
- K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。-K-means algorithm is based on the division of the classic clustering method, is ten classic one of data mining algorithm. K-means the
kcenters
- K中心聚类算法 ,声明:本源程序由网络搜集整理,不承担技术及版权问题!-K center clustering algorithm, the statement: This source collected by the network, does not bear the technical and copyright issues!
mean-K-KPCA
- 通过核 K- 均值聚类的方法对语音帧进行聚类 , 由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征, 用中心样本帧取代该类, 减少了核矩阵的维数, 然后再采用稀疏 KPCA方法对核矩阵进行特征提取。-Through the nuclear K-means clustering method for clustering of speech frames, the cluster center can be a good representative of the class characteristics
K-center
- Using K-center to segmentation
K-means
- K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。(The K-means algorithm is a hard clustering algorithm, which is representative of the prototy
Improved K-means
- 基于数据密度自动计算最佳K聚类中心,对数据进行聚类(The best K clustering center is automatically calculated based on data density to cluster data.)