搜索资源列表
cure.c++
- 经典cure聚类算法,实现用c++语言.大家-classic cure clustering algorithm, and using the c language. We look at
CURE
- 数据挖掘算法之一，基于代表点的CURE聚类算法，该算法先把每个数据点看成一类，然后合并距离最近的类，直至类个数为所要求的个数为止。-CURE cluster algorithm based on representive point,one of data mining algorithms,classifies each data as a category firstly, then unifies categories with
CURE
- 数据挖掘算法之一，基于代表点的CURE聚类算法，该算法先把每个数据点看成一类，然后合并距离最近的类，直至类个数为所要求的个数为止。-CURE cluster algorithm based on representive point,one of data mining algorithms,classifies each data as a category firstly, then unifies categories with
cure
- 层次聚类算法中的cure算法，它利用代表点来达到聚类目的-hierarchical clustering algorithm cure the algorithm, which uses representatives point to achieve clustering purpose
curecode
- CURE算法实现 一种分层次的聚类算法 效果较好-CURE algorithm to achieve a hierarchical clustering algorithm better results
curec
- 一个用C语言实现的基于cure的数据聚类源代码。-a C language based on the data clustering cure source code.
cure.c++
- 经典cure聚类算法,实现用c++语言.大家-classic cure clustering algorithm, and using the c language. We look at
noseecluster
- 聚类分析技术有着广泛应用.因为在对图像进行聚类分析时,通常缺少可资利用的先验知识,所以需要采用无监督的聚类算法.为了适应图像检索的需要,提出了一种新型的无监督聚类方法,即根据离群点信息来自动确定聚类算法的终止时机.此方法还弥补了现有聚类算法在离群点识别、使用上的缺欠.为验证其可行性,用其改进了CURE和ROCK两个经典算法.实验表明,改进后的两个算法都能自动终止,并能取得优于以往的聚类效果. -clustering analysis t
ju
- 一个CURE聚类算法 应用了K中心点算法 采用空间坐标聚集 -a clustering algorithm is applied to the K-center space coordinates is used to gather
CURE
- 层次聚类算法中的Cure算法，可以用于识别非球形的簇，解决了偏好球形和相似大小的问题，在处理孤立点上也更加健壮。-Hierarchical clustering algorithm of Cure algorithm can be used to identify non-spherical cluster, the preferred solution is similar to spherical and the size of t
cruecode
- 一 种改进的 CURE聚类算法-An improved clustering algorithm CURE
cure
- 介绍一种非常有效的对大数据库的数据挖掘算法-数据聚类-A very effective introduction to the large database of data mining algorithms- Data Clustering
cure(Clustering)
- CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好的处理以上问题。并且在处理大数据量的时候采用了随机取样，分区的方法，来提高其效率，使得其可以高效的处理大量数据。-CURE (Clustering Using Representatives) is a
CURE
- 用c++实现的CURE聚类算法 这是即DBSCAN算法后出现的基于密度的聚类算法-With c++ Realized CURE clustering algorithm DBSCAN algorithm that is, this is occurring after the density-based clustering algorithm
reachonmethordclusing
- 本文对K-means 和CURE聚类算法的算法思想和优缺点进行了深入的理论研究，并对这两类算法的性能进行了分析与比较。-In this paper, and K-means clustering algorithm CURE thinking and the advantages and disadvantages of an in-depth theoretical study and performance of these two
CURE.tar
- 是数据挖掘领域中适用于大数据集的层次聚类算法CURE的C语言实现代码-the C source codes of Cluster algorithms of CURE
the-CURE-Algorithm-in-Data-Mining
- 数据挖掘中CURE聚类算法研究，对CURE 算法进行了研究, 它能够很好的解决传统聚类算法在伸缩性、数据定期 更新时所面临的问题。-The Research Based on the CURE Algorithm in Data Mining
cure
- cure聚类算法源程序 matlab 十分好用 聚类效果不错(Cure clustering algorithm source code, Matlab is very easy to use, clustering effect is good)
python-cure-implementation-master
- Python实现的cure聚类算法和K-means算法(python-cure-Kmeans-implementation)
CureDemo
- 实现的cure聚类的demo。算法在开始时，每个点都是一个簇，然后将距离最近的簇结合，一直到簇的个数为要求的K。它是一种分裂的层次聚类。算法分为以下6步： 1）从源数据对象中抽取一个随机样本S。 2）将样本S分割为一组划分。 3）对划分局部的聚类。 4）通过随机取样提出孤立点。如果一个簇增长得太慢，就去掉它。 5）对局部的簇进行聚类。 6）用相应的簇标签标记数据。(The implementation