聚类算法：最短距离算法。对给定的数据集进行自底向上的层次的分解，直到某种条件满足而已。缺陷在于一旦一个步骤完成，它就不能被撤消这个严格的规定是有用的，由于不用担心组合数目的不同选择，计算代价会较小。
资源简介：聚类算法：最短距离算法。对给定的数据集进行自底向上的层次的分解，直到某种条件满足而已。缺陷在于一旦一个步骤完成，它就不能被撤消这个严格的规定是有用的，由于不用担心组合数目的不同选择，计算代价会较小。
上传时间： 2016-04-03
上传用户：ywqaxiwang
资源简介：LR分析法对表达式文法进行自底向上语法分析的算法 个个作业仅供参考，态度决定一切。
上传时间： 2015-06-08
上传用户：yxgi5
资源简介：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）...
上传时间： 2013-12-26
上传用户：txfyddz
资源简介：1. 分层次聚类法（最短距离法） 2. 最简单的聚类方法 3. 最大距离样本 4. K 平均聚类法（距离平方和最小聚类法）
上传时间： 2016-04-01
上传用户：大三三
资源简介：海量散乱点的曲面重建算法研究 本文提出了一个对大量密集点集进行空问划分的算法，给出了相应的数据结构，提高了海量数 据的处理效率，并对Hoppe等人提出的三角网格面重建算法进行改进，能更好地进行有界曲面以 及带尖锐棱边曲面的重建
上传时间： 2013-12-20
上传用户：wanqunsheng
资源简介：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...
上传时间： 2015-04-03
上传用户：sardinescn
资源简介：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。 ...
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
资源简介：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。 ...
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
资源简介：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。
上传时间： 2014-12-21
上传用户：zhouli
资源简介：聚类分析中一个简单的聚类算法：Ｋ均值算法。
上传时间： 2015-11-30
上传用户：woshiayin
