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Search - medoid
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Description: 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。-achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n will be assigned to target K to 000 category, making target category of the similarity between the largest category of the similarity between the smallest. Disadvantages : class size have no great difference for dirty data is very sensitive. Improved algorithms : k-medoids methods. Here a selection of objects called mediod to replace the center of the above, the logo on a medoid this category. Steps : 1, arbitrary selection of objects as K medoids (O1, O2, Ok ... ... Oi). Following is a cycle : 2, the remaining targets assigned to each category (in accordance with the closest medoid principle); 3, for each category (Oi), the order of selection of a Or, calculated Oi Or replace the consumption-E (Or)
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Author: 阿兜 |
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Description: 聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。
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Size: 9669 |
Author: 烈马 |
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Description: 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。-achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n will be assigned to target K to 000 category, making target category of the similarity between the largest category of the similarity between the smallest. Disadvantages : class size have no great difference for dirty data is very sensitive. Improved algorithms : k-medoids methods. Here a selection of objects called mediod to replace the center of the above, the logo on a medoid this category. Steps : 1, arbitrary selection of objects as K medoids (O1, O2, Ok ... ... Oi). Following is a cycle : 2, the remaining targets assigned to each category (in accordance with the closest medoid principle); 3, for each category (Oi), the order of selection of a Or, calculated Oi Or replace the consumption-E (Or)
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Size: 1024 |
Author: 阿兜 |
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Description: 一个k-means算法的改进。使用了模糊聚类的方法，并且有演示过程。-a k-means algorithm improvements. The use of fuzzy clustering method, and a demonstration of the process.
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Size: 59392 |
Author: 付亮 |
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Description: K条路 算法
计算最短路径
CVC8-K road shortest path algorithm CVC8
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Size: 12288 |
Author: errantry |
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Description: 一个完整的以类的形式的k-medoids算法-to a complete category in the form of k-medoids algorithm
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Size: 1024 |
Author: 小朱 |
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Description: K近邻中值（均值）滤波器
1) 以待处理像素为中心，作一个m*m的作用模板。
2） 在模板中，选择K个与待处理像素的灰度差为最小的像素。
3） 将这K个像素的灰度均值（中值）替换掉原来的像素值。
-K-nearest neighbor median (mean) a filter) for the pixel to be addressed, for a m* m role template. 2) In the template, select and K-pending pixel gray worse for the smallest pixels. 3) this K-pixel gray average (median) replace the original pixel.
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Size: 1024 |
Author: 上官云 |
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Description: K路归并算法，用贪心算法构造霍夫曼树，采用加入虚节点的思想求出最优的归并模式-K Road, merge algorithm, greedy algorithm using Huffman tree constructed using the idea of adding virtual nodes to derive the optimal merging pattern
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Size: 3072 |
Author: taolizao |
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Description: Kmedoid 是类似于Kmean的Clustering method。-Kmedoid is similar to Kmean the Clustering method.
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Size: 1024 |
Author: 李怡 |
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Description: 这是一个K中心点聚类算法C实现的,希望对大家有用-K this is a clustering algorithm C to achieve a focal point, and I hope useful for everyone
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Size: 2048 |
Author: 黎艺行 |
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Description: 这是一个关于k中心聚类的算法，希望大家指点。-It is a clustering algorithm k centers, I hope everyone pointing.
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Size: 593920 |
Author: fanliutong |
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Description: 用MFC开发的简单的k-means实现代码，原创啊-Using MFC to develop a simple realization of the k-means code, original ah
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Size: 2048 |
Author: 李谦 |
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Description: 较著名的解初值微分方程的数值方法——自适应Runge-Kutta-Fehlberg算法-More well-known solutions of initial value differential equations numerical methods- adaptive Runge-Kutta-Fehlberg algorithm
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Size: 1024 |
Author: 田建飞 |
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Description: K聚类分析，通过使用欧式距离，K聚类方法显示聚类结果，用于分类-K cluster analysis, using Euclidean distance, K show the clustering results of clustering method for classification
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Size: 21504 |
Author: 谢天培 |
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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: 聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。-err
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Size: 9216 |
Author: 烈马 |
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Description: CLARA是基于k中心点的一种划分方法的实现，区别于别的划分方法，Clara是用于大规模分类运用方法的简称，可以实现对大规模数据的分类-CLARA(abbreviated from clustering large applications), is based on the k-medoid appraoch, which can be useful in clustering large data sets.
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Size: 13312 |
Author: 林文 |
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Description: k-中心聚类算法的matlab实现。直接读取文档数据，没有维限制。-k-Medoids clustering algorithm matlab implementation. Document data read directly, there is no dimension restrictions.
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Size: 2048 |
Author: 飞 |
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Description: 模糊聚类算法，K-means and K-medoid algorithms，Fuzzy C-means algorithm，The Gustafson{Kessel algorithm，The Gath{Geva algorithm-Fuzzy clustering algorithm, K-means and K-medoid algorithms, Fuzzy C-means algorithm, The Gustafson (Kessel algorithm, The Gath (Geva algorithm
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Size: 4220928 |
Author: twty |
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Description: K-medoid algorithm implemented in C
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Size: 4096 |
Author: msigdel |
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