您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. Bimax算法C语言程序

  2. 针对数据挖掘领域中新兴的双聚类研究,给出了基于0/1数据矩阵的Bimax算法的具体实现。实现语言为C语言,供大家参考!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-07-08
    • 文件大小:18kb
    • 提供者:lulin60
  1. 双聚类算法毕业设计的求解过程与结果【matlab软件】

  2. 双聚类算法是近年来提出的一种新的聚类方法,这种算法从思想上有别于传统的聚类算法,它主要强调在聚类时基因和条件聚类的同时性。 由于它具有诸多特性,它一出现就引起了各国科学研究学者的注意,并很快成为聚类领域的一个研究热点。其中Cheng and Church 算法又是其中最重要一种算法,其它算法都是从该算法演化而来。 本文在分析Cheng and Church 算法的基础上,对该算法进行了具体的实现。 同时对原算法第二阶段扩展空间过程进行了改进。改进后,在运行时间增加不多的条件下,试验的效果有了明
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2012-11-22
    • 文件大小:934byte
    • 提供者:mmfile
  1. 双聚类(Bi-clustering)Matlab工具箱

  2. 双聚类算法 , 解决了传统聚类在对高维数据时遇到的瓶颈问题;文件包含了最常用的CC,FLOC,BiMax,OPSM,Plaid,SAMBA,xMOTIFs,LAS,Spectral CoClustering (Biclustering) 等多种双聚类代码,并注有代码对应的文献。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-07-09
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:xwxkj
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-23
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:ydpwhy
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-26
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:z18375036994
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有-浮生物语QAQ

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-16
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:win252425
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-18
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:baidu_39204055
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有-浮生物语QAQ

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-28
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:aini1258
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有-浮生物语QAQ

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有-浮生物语QAQ

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-02
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:qq_41379169
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有-浮生物语QAQ

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-08
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:y1560425
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有-浮生物语QAQ

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-14
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:sinat_37819543
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-16
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:duojilei7105
  1. ALEPH LEP2四喷射事件中局部4σ和5σ双喷射质量过量

  2. 我们调查了LEP2 ALEPH存档数据中强子事件中观察到的过量。 没有进行搜索时,在四次喷射事件的数据-MC比较期间,在预选级别上观察到了这种过量。 这些事件被聚集成四个喷射器并进行配对,从而使两个双喷射系统之间的质量差异最小。 过量出现在M 1 + M 2〜110 GeV区域。 大约一半的过量金属集中在M 1〜80 GeV,M 2〜25 GeV区域,局部意义在4.7σ和5.5σ之间,这取决于对强铁化不确定性的假设。 事件的另一半在M 1〜M 2〜55 GeV附近大为过量; 这些显示的局部重要性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-09
    • 文件大小:947kb
    • 提供者:weixin_38743391
  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

  1. 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

  2. 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集,分为人工的二维数据集,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实数据集,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维数据集是自己生成的,提供给大家做算法实验。
  3. 所属分类:机器学习

  1. 基于非负矩阵分解的双约束文本聚类算法

  2. 在正交三重NMF模型中,加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息,将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词一文档矩阵进行分解,获得文本聚类结果。与多种传统半监督文本聚类算法的对比结果表明,该算法具有较高的聚类精度,能提供更准确和有效的聚类结果。
  3. 所属分类:其它

  1. 球极平面逆投影迭代谱聚类算法

  2. 提出一种相似矩阵迭代修正并聚类算法, 分为偏振定理的谱分离数据和球极平面逆投影的几何分离数据两步. 首先将数据谱分解, 得到低维距离矩阵; 然后投影到双随机矩阵, 隐式进行一次球极平面逆投影, 几何对称分离数据; 最后解算投影后坐标, 得到新相似矩阵. 实验在人工合成数据和自然数据上进行, 结果表明所提出算法修正了数据的相似度, 并获得了正确的聚类个数, 对尺度参数变化有较强的鲁棒性, 聚类性能比修正前有较大提升.
  3. 所属分类:其它

  1. 拉普拉斯正则化双曲正切低秩子空间聚类算法

  2. 传统的低秩表示模型LRR对高维数据聚类精确度低,针对这一情况提出一种基于拉普拉斯正则化双曲正切函数低秩子空间聚类算法(LRHT-LRSC).该算法利用双曲正切函数代替核范数以便更紧凑地逼近秩函数,并利用拉普拉斯正则项刻画数据本身的几何结构,提高了数据聚类的准确率;然后构建数据样本的系数矩阵和相似矩阵;最后利用谱聚类方法得到最终的聚类结果.在合成数据集、真实数据集ExtendedYaleB和Hopkins155上的对比实验结果表明,LRHT-LRSC能够提高聚类的准确率和鲁棒性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:304kb
    • 提供者:weixin_38526421
« 12 3 4 »