您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. kmeans中文文本聚类java源码(包括对文本tf,idf的计算,文本相似度计算)

  2. 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-08
    • 文件大小:9kb
    • 提供者:kaiyan0308
  1. kmeans文本聚类算法

  2. kmeans文本聚类算法的简单实现,是用JAVA实现的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-18
    • 文件大小:11kb
    • 提供者:gdufs_iiip
  1. K均值聚类算法的Java实现

  2. 这是一种数据挖掘中的k均值聚类算法的简单实现,基于Java语言
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-11-25
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:wo423636277
  1. K-means java swing

  2. Kmeans聚类算法的java实现,工程代码完整,可运行,有界面
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-05-29
    • 文件大小:48kb
    • 提供者:denglu_
  1. java编写的k-means算法程序

  2. 采用java编写的一个kmeans算法的程序,参考网上部分实现方法。含有测试数据,可以直接运行得出结果。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-07-27
    • 文件大小:7kb
    • 提供者:fansy1990
  1. KMeans聚类算法java实现

  2. KMeans的java实现,配有简单的数据实例,代码可用。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-12-12
    • 文件大小:52kb
    • 提供者:jlhy1191
  1. java实现的KMeans聚类算法

  2. 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。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-01-24
    • 文件大小:677kb
    • 提供者:whdx666666
  1. java文本聚类

  2. 计算两篇文档的相似度,最简单的做法就是用提取文档的TF/IDF权重,然后用余弦定理计算两个多维向量的距离。能计算两个文本间的距离后,用标准的k-means算法就可以实现文本聚类了。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-05-30
    • 文件大小:9kb
    • 提供者:jy03160549
  1. 数据仓库与数据挖掘_k_means_聚类_图片处理_代码

  2. 数据仓库与数据挖掘课程实验,用VC、Java或Matlab实现K-means聚类算法进行图片处理
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-06-05
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:scutwjh
  1. 聚类Kmeans算法

  2. 经典的Kmeans聚类算法,具体的代码在此实现,可以直利用Java运行。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-07-07
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:u011267732
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. k-means kmeans k均值 算法 java

  2. k-means kmeans k均值 算法 用java实现的k均值算法 200行左右 可以通过文件读取空间二维点坐标,聚类结果将格式化输出到文本,利用excel就可以实现可视化
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-06-08
    • 文件大小:7kb
    • 提供者:true_love1314
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:q6115759
  1. Kmeans-zip

  2. 用mapreduce实现的kmeans聚类算法,可以进行数据集的聚类
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2018-04-27
    • 文件大小:40mb
    • 提供者:sinat_34190619
  1. Kmeans算法数据可视化Android实现实验报告广工(附源码)

  2. 采用可视化编程工具(如Matlab、Java等)实现一种数据挖掘技术(如K-means聚类、EM聚类等),并进行其挖掘过程和结果的可视化展现,最后采用一组数据,展示其可视化数据挖掘过程和结果。
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2019-04-21
    • 文件大小:573kb
    • 提供者:baidu_39502694
  1. java实现聚类算法,Kmeans

  2. K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-06-02
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:qq_37267359
  1. java实现的KMeans聚类算法

  2. 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。 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。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2020-10-30
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:rogerjunli
  1. java实现KMeans算法代码

  2. 使用纯java实现KMeans模拟算法代码,随即撒点,计算K个聚类,使用了javaFX绘图工具包,结果有散点图的显示
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2020-11-28
    • 文件大小:8kb
    • 提供者:qq_27498287
  1. 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理、过程、代码实现 Canopy聚类算法 KMeans+Canopy聚类算法 聚类算法程序实现 KMEans聚类算法代码java

  2. 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中,作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一,一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点,初始中心点的选择对聚类结果影响很大,常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点,然后是重复遍历点与簇中心的距离,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:491kb
    • 提供者:weixin_38522253
  1. java实现的KMeans聚类算法

  2. 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。 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。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:Mrzhangpan