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搜索资源列表

  1. 聚类算法汇总，智慧的结晶！

  2. 看过多个文献后总结写成的！请支持！你不理解的地方，这里会给你解答

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-09
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：ziyouren4154

  1. 基于划分的模糊聚类算法

  2. 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-02
    • 文件大小：388kb
    • 提供者：www_djh

  1. 期刊论文：聚类算法研究

  2. 摘要:对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-21
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：wangzhe000

  1. 聚类算法比较 孙吉贵 刘杰

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结。一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法，从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括。

  3. 所属分类：互联网

  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结. 一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括; 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集, 主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验, 并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析. 最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题. 上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-29
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：andylue2008

  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-27
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：u010059368

  1. 聚类算法总结

  2. 聚类算法的总结

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-24
    • 文件大小：376kb
    • 提供者：shinesing

  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2014-12-06
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：kamo54

  1. 聚类算法简单总结

  2. 对聚类算法的简单总结。聚类分析的算法可以分为划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-07
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：u011426126

  1. K-Means是个简单实用的聚类算法，这里对K-Means的优缺点做一个总结

  2. K-Means是个简单实用的聚类算法，这里对K-Means的优缺点做一个总结.

  3. 所属分类：外包

    • 发布日期：2018-07-08
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：philics0725

  1. 聚类算法介绍文案

  2. 关于聚类算法的特征选择，该文档源自阿里数据分析师的实战经验的总结，内容详实，可操作性极强，所以是不错的资源。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-09-16
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：sinat_37660552

  1. 聚类算法总结和实践

  2. 聚类算法总结和实践：K-means、层次聚类、GMM、EM算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-01
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：m0_43553676

  1. 时间序列聚类——十年回顾

  2. 时间序列近十年来聚类算法的大总结，包括对时间序列聚类每一个子步骤的详细分析以及对现有算法的评价

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_42391317

  1. FCM算法最优聚类数选取纵横谈

  2. FCM算法最优聚类数选取纵横谈，魏楠，吴文庆，本文基于FCM算法中最优聚类数的选择，总结和概括了基于此改进的FCM算法，并利用数值分析中先验以及后验估计的概念和特点对当前纷繁

  3. 所属分类：其它

  1. 每天进步一点点《ML - 基于层次的聚类》.docx

  2. 这个是对 机器学习中的 基于层次的聚类算法 做的总结，有大量的计算过程和图示。纯属是个人所学所记录，也想分享给初学者，给一定的指导。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-26
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：qq_29367075

  1. K-means聚类算法.pptx

  2. K-means聚类PPT，讲课实用课件。共包括算法原理、算法流程、实例讲解、应用场景、算法总结、改进算法几个内容。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：689kb
    • 提供者：DoveJay

  1. DBSCAN聚类算法原理及其实现

  2. DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：679kb
    • 提供者：weixin_38606076

  1. 机器学习算法总结

  2. 本文来自于网络，本文主要介绍了机器学习领域涉及到很多的算法和模型中一些常见的算法。机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。严格的定义：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。由上图所示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：615kb
    • 提供者：weixin_38685961

  1. Introduction-NLP：HanLP作者的新书《自然语言处理入门》详细笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，

  2. 简介-自然语言处理 汉良作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》详细的笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，文本分类，句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。 本项目初步帮助更多同路人能够快速的掌握NLP的专业知识，理清知识要点，在工作中发挥作用的作用。以书本为主，记录本人学习此书的心路历程，总结和笔记。 机器学习与深度学习请转至本人项目： HanLP项目： 思维导

  3. 所属分类：其它

  1. DBSCAN聚类算法原理及其实现

  2. DBSCAN（Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：679kb
    • 提供者：weixin_38685832
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