一种基于最小生成数的聚类算法，是一个可以的选择。
标签： 聚类算法
上传时间： 2014-01-04
上传用户：sclyutian
聚类算法中常用欧氏距离，这篇文章描述了使用加权的方法。
标签： 聚类算法
上传时间： 2014-09-05
上传用户：Thuan
聚类算法大部分都使用距离来计算相似度，本文探讨了无需使用距离的方法。
上传时间： 2014-12-05
上传用户：FreeSky
这是一个改进的快速实现模糊c-means聚类算法的程序
上传时间： 2014-11-30
上传用户：yt1993410
聚类算法是基于距离的，但是大多采取单一的欧氏距离，不利于结果的发现。
标签： 聚类算法
上传时间： 2015-03-30
上传用户：caozhizhi
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。
上传时间： 2015-04-03
上传用户：sardinescn
变色龙层次聚类算法，利用动态模型的层次聚类算法
上传时间： 2015-04-03
上传用户：gtf1207
层次聚类算法中的cure算法，它利用代表点来达到聚类目的
上传时间： 2015-04-03
上传用户：jjj0202
图像模式识别的聚类器设计，采用VC++实现，和分类器设计相对应。
上传时间： 2014-12-02
上传用户：han_zh
gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式.
标签： Clustering euclidean variation splitting
上传时间： 2014-01-05
上传用户：cainaifa
