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Search - cskmeans
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Description: 语音识别的K－means算法，语音识别的K－means算法语音识别的K－means算法
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Size: 1678 |
Author: 在式朝 |
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Description: cskmeans 聚类算法的一种
1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；
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Size: 1676 |
Author: lance |
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Description: 语音识别的K－means算法，语音识别的K－means算法语音识别的K－means算法-Speech Recognition K-means algorithm, speech recognition of K-means algorithm for speech recognition of the K-means algorithm
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Size: 1024 |
Author: 在式朝 |
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Description: cskmeans 聚类算法的一种
1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；
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Size: 1024 |
Author: lance |
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Description: 使用该聚类算法可以很好的计算出RBF网络的中心，得到很好的分类效果-Using the clustering algorithm can calculate the center of RBF network, get good classification results
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Size: 1024 |
Author: 松青郭 |
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Description: 基于向量内积的相似性K-means聚类算法-Based on vector similarity of inner product K- means clustering algorithm
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Size: 2048 |
Author: hanna |
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Description: K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的k个聚类。
-K-MEANS algorithm is the input number of clusters k, and n a data object that contains the database and output to meet the standard minimum variance k-clustering.
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Size: 1024 |
Author: magao |
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Description: K均值聚类用matlab实现源程序，可用于其他算法的结合与实现-K-means clustering using matlab
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Size: 1024 |
Author: 丁默 |
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Description: kmeans实现，matlab环境下，调用自带的函数-kmeans realize, matlab environment, the built-in function calls
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Size: 2048 |
Author: irrisa |
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Description: 这是一个关于k-means聚类的程序，可以进行分类-This is a program on the k-means clustering, can be classified
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Size: 1024 |
Author: zzw |
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Description: kmeans聚类算法，适用于聚类实验，数学建模，数据处理-Kmeans clustering algorithm for clustering experiments, mathematical modeling and data processing
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Size: 1024 |
Author: my |
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Description: k均值聚类 算法接受参数 k ;然后将事先输入的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。(kmeans cluster K means clustering algorithm accepts parameters K; N data object classification and the previously input for K clustering in order to make the cluster available to meet the same object: high similarity clustering; and different clustering objects in lower similarity. The clustering similarity is calculated by using a central object (gravity center) obtained from the mean value of objects in each cluster.)
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Size: 1024 |
Author: 看看联合是啥
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