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Search - matlab k-medoids

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[Other resourcek_medoids

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。
Platform: | Size: 9669 | Author: 烈马 | Hits:

[matlabMyKmeans

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)
Platform: | Size: 1024 | Author: 阿兜 | Hits:

[GIS programK均值聚类

Description: 非监督分类,主要在遥感图象分类处理中有应用-unsupervised classification, mainly in remote sensing image classification application is processed
Platform: | Size: 179200 | Author: hua | Hits:

[Windows Developk-median

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.
Platform: | Size: 593920 | Author: fanliutong | Hits:

[ConsoleKnn

Description: K最近邻分类的代码,附有输入输出和程序使用说明。-K nearest neighbor classification code, with input and output and procedures for use.
Platform: | Size: 518144 | Author: 胡芬芬 | Hits:

[matlabcskmeans

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;
Platform: | Size: 1024 | Author: lance | Hits:

[Mathimatics-Numerical algorithmsk_means

Description: 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。 Matlab 源代码,以兰花数据集作为测试对象。-k-means algorithm to accept input k then n data object is divided into k-clustering in order to make available to the cluster to meet: the same objects in clustering high similarity and objects in different clustering the similarity smaller. Cluster similarity is the use of the clustering of objects by means of a
Platform: | Size: 3072 | Author: 烈马 | Hits:

[matlabk_medoids

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
Platform: | Size: 9216 | Author: 烈马 | Hits:

[matlabKMedoids

Description: 聚类K-Medoids算法。文件里面包含了详细的程序说明和示例。-K-Medoids clustering algorithm.The file contains a detailed description of the procedures and examples.
Platform: | Size: 19456 | Author: | Hits:

[matlabkMedoids

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.
Platform: | Size: 2048 | Author: | Hits:

[Mathimatics-Numerical algorithmsknn

Description: k均值聚类+matlab 有详细的注释和图片-failed to translate
Platform: | Size: 418816 | Author: whnmyt | Hits:

[matlabK-medoids-with-the-analysis-

Description: 基于聚类的K中心点算法,附带说明文档,代码简单高效,很好的利用了矩阵的代数运算。数学思想较为高深,但通过仔细研读说明文档和动手操作,matlab数学分析能力可以得到有效的提高-K medoids clustering annotated document, the code is simple and efficient, good use of matrix algebra operations. Mathematical thinking is more profound, but by carefully studying the documentation and hands-on the Matlab mathematical analysis ability can be effective to improve
Platform: | Size: 10240 | Author: 菜包 | Hits:

[AI-NN-PRk_medoids

Description: 数据挖掘 k中心点算法 matlab示例-data mining k-medoids matlab example
Platform: | Size: 1024 | Author: 李杰 | Hits:

[matlabkmedoids

Description: matlab 例程,很简单的且很容易理解的k-medoids聚类算法源代码-matlab routines, very simple and very easy to understand k-medoids clustering algorithm source code
Platform: | Size: 1024 | Author: zhangbl | Hits:

[matlabawlz_kmedoids

Description: K-Medoids in Matlab 20-K-Medoids in Matlab 2011
Platform: | Size: 2048 | Author: Marc Brauns | Hits:

[DataMiningclustering

Description: samples about clustering in matlab : K-means algorithm K-medoids algorithm DBSCAN algorithm
Platform: | Size: 1024 | Author: sepideh sal | Hits:

[Windows Developk-medoids

Description: Code with matlab of kmedoids clustering-Code with matlab of kmedoids clustering....
Platform: | Size: 2048 | Author: Moorthi | Hits:

[matlab44016686kmedoids

Description: matlab 例程,很简单的且很容易理解的k-medoids聚类算法源代码(Matlab routines, very simple and easy to understand k-medoids clustering algorithm source code)
Platform: | Size: 1024 | Author: playboyplay2 | Hits:

[Otherk-mediod-PAM

Description: k-medoids with matlab is very strong
Platform: | Size: 863232 | Author: akbari1368 | Hits:

[matlabk-medoids

Description: k-medoids聚类算法对数据进行分类处理(k-medoids Clustering algorithm for data classification)
Platform: | Size: 1024 | Author: 丶gorgerous | Hits:
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