模糊数学实验指导书,书中讲述了matlab编程实现了聚类分析以及多目标规划等问题，具有很好的指导意义
上传时间： 2016-07-26
上传用户：yt1993410
聚类算法的简单介绍 感觉讲的蛮好的 上传来共享
标签： 聚类算法
上传时间： 2016-07-28
上传用户：love1314
基于聚类的RBF 网设计算法,验证过了，仿真效果还不错
上传时间： 2013-12-20
上传用户：klin3139
用matlab语言实现k均值的模式识别的聚类算法
上传时间： 2014-01-10
上传用户：bcjtao
用matlab语言实现isodata的模式识别聚类算法
上传时间： 2013-12-10
上传用户：66666
实现一个超级聚类程序,具有很好的参考价值.
上传时间： 2016-07-30
上传用户：Miyuki
这是一些分类器的综合包括贝叶斯K聚类等
上传时间： 2016-07-31
上传用户：daoxiang126
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将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。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将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。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
基于动态聚类的电力变压器故障诊断,适合对动态聚类感兴趣的学习者 很难得的学习资料
上传时间： 2014-01-27
上传用户：lixinxiang
