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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. 聚类经典算法kmeans的C源码

  2. 经典聚类算法kmeans的C源码，请下载者注意，是C源码。需要下载C++源码的，请参考我的另一资源“聚类经典算法kmeans的C++源码”

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-09-01
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：gaoxiaofang

  1. kmeans算法源码

  2. kmeans算法源码，我自己改写的， 输入数据是从txt文件里读取，坐标、名称； 输出结果到txt文件里。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-14
    • 文件大小：503kb
    • 提供者：yujianhengxing

  1. Kmeans聚类算法源码

  2. Kmeans聚类算法的C#实现，包括数据集的特殊表示，数据集在该程序中存储为dateset类，其内容从*.dmds文件读入，每个列都是double型数据。该算法实现了快速有效地数据聚类，可作为数据挖掘初学者的入门参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-24
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：caochanghu

  1. K-means算法源码

  2. K-means算法源码 This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source code may be found in KMEANS.CPP. Sample data isfound in KM2.DAT. The KMEANS program accepts input consisting of vectors and calculates the given number of cluster ce

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-10
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：echolt

  1. KMeans(C#)图像处理的实例源码

  2. KMeans(C#)图像处理的实例 利用KMeans算法，用c#实现了一个可配置K值和偏移量的软件源码。C#中的KMeans是自己从C++里改过来的

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-05-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhouleijian317

  1. java文本聚类Kmeans源码

  2. java文本聚类使用Kmeans算法实现

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：huangfa

  1. kmeans动态聚类算法源码

  2. kmeans实现源码 实现动态聚类 里面有详细的注释 可以修改运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-10-15
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：liucheng17

  1. kmeans算法

  2. k均值 kmeans算法源码，文本文档，部分，c++，需主函数

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-03-30
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：u011381153

  1. Kmeans.zip(K聚类算法源代码)

  2. 3个matlab程序源代码，含有工具箱函数版本与纯手工Kmeans算法源码

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-08-27
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：u011956367

  1. Mall-Customer-Segmentation:使用Kmeans聚类的Mall客户细分-源码

  2. 商城-客户细分 在这个项目中，我对商城客户数据进行了探索性数据分析。 此外，我使用了K-均值聚类算法来创建客户细分（不同类型的客户群）。 数据 数据集中的功能 客户ID-这是分配给客户的唯一ID 性别-客户的性别 年龄-客户的年龄（以年为单位） 年收入（k $）-客户的年收入（k $） 支出得分-商场/购物中心根据客户的支出性质和行为分配给客户的得分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：449kb
    • 提供者：weixin_42169245

  1. SparkKmeans:毕业设计原始码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化-源码

  2. SparkKmeans 毕业设计源码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化时间：2016-07-18内容： 发布内容到Github。 （2）ML聚类程序：利用Spark的机器学习库的聚类函数进行聚类测试。（3）MD聚类程序： （4）数据库操作程序：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. arithmetic-project:算法中台前端项目-源码

  2. 算术平台 算法中台 安装依赖 npm install 运行项目 npm run dev 官员模型样例 let node = { label : '聚类算法' , nodeSwitch : true , nodeItem : [ { name : 'kMeans' , // 节点名称 component_id : 'kmeans' , // 节点名称英文 node_type :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42165018

  1. Makeathon3077_OpenSource_Sages:此网络应用预测电子商务数据交易欺诈。 它基于机器学习和神经网络模型-源码

  2. 电子商务欺诈预测器Web应用程序 网络链接： ： 此网络应用预测电子商务数据交易欺诈。 它基于机器学习和神经网络模型。 训练了7种机器学习算法（决策树，随机森林，逻辑回归，支持向量机，梯度提升和K最近邻和KMeans算法）和2种深度学习神经网络模型（单层感知器和多层感知器）并对其进行了测试使用电子交易数据集（kaggle）和精度最高的百分位数的模型来构建网络预测器。 该Web应用程序是使用以下库在Python中构建的： 流线型 大熊猫 斯克莱恩 海生的 matplotlib.pypl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：195kb
    • 提供者：weixin_42144604

  1. 文件夹-源码

  2. 李Li（Simon Li）的数据科学组合 该产品组合是笔记本的汇编，在其中我探索和分析了机器学习中的数据科学问题。 以下项目分为几个主要类别：教程，kaggle竞赛，回归问题，自然语言处理，神经网络和数据探索。 讲解 Kaggle比赛 回归问题 聚类 KNN数字分类简介 手写数字用于银行支票，医疗应用程序和邮件，但因人而异。 在此项目中，使用K近邻算法将手写数字图像的MNIST数据集分类为0到9之间的数字。 自然语言处理 披萨的随机行为（ROAP） 一个流行的subreddit是比萨

  3. 所属分类：其它

  1. Kmeans_scikitlearn-源码

  2. Kmeans_scikitlearn Kmeans算法 由Pygame显示

  3. 所属分类：其它

  1. KMeansClusters：k均值聚类算法-源码

  2. KMeans集群 k均值聚类算法。 作为实验项目制作，在此处发布，是可能的.NET算法实现

  3. 所属分类：其它

  1. YOLOv3_TensorFlow：完整的YOLO v3 TensorFlow实现。 在您自己的数据集上支持培训-源码

  2. YOLOv3_TensorFlow 注意：由于我已切换到PyTorch一年，因此不再维护此回购协议（实际上我已经取消了很长一段时间的支持）。 寿命短，我使用PyTorch。 1.简介 这是我在纯TensorFlow中实现的 。 它包含有关您自己的数据集的完整培训和评估流程。 此仓库的主要功能是： 高效的tf.data管道 权重转换器（将COCO数据集上的预训练暗网权重转换为TensorFlow检查点。） 极快的GPU非最大抑制。 完整的培训和评估渠道。 Kmeans算法选择先验锚框。

  3. 所属分类：其它

  1. 更改检测PCA-KMeans：使用PCA和K-Means聚类的无监督更改检测算法-源码

  2. 更改检测PCA-KMeans：使用PCA和K-Means聚类的无监督更改检测算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：354kb
    • 提供者：weixin_42123456

  1. KMeans_elbow：使用“肘标准”为K-means算法确定最佳聚类数的代码-源码

  2. KMeans算法和Elbow准则 “ k-Means聚类背后的想法是获取一堆数据并确定数据中是否存在任何自然聚类（相关对象的组）。 k-Means算法是所谓的无监督学习算法。 我们事先不知道数据中存在什么模式-它没有形式分类-但我们想知道是否可以将数据以某种方式分为几类。 例如，您可以使用k-Means通过告诉像素根据其颜色值将像素分组为3个群集来查找图像中3种最突出的颜色。 或者，您可以使用它将相关新闻文章分组在一起，而无需事先确定要使用的类别。 该算法将自动找出最佳组。 k均值中的“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：100kb
    • 提供者：weixin_42116650
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