本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法，以及可视化，供大家参考，具体内容如下 基本的算法思路就是：把当前组间距离最小的两组合并成一组。 算法的差异在算法如何确定组件的距离，一般有最大距离，最小距离，平均距离，马氏距离等等。 代码如下： import numpy as np import data_helper np.random.seed(1) def get_raw_data(n): _data=np.random.rand(n,2) #生成数据的格式是n个（x,y） _groups={idx:[[x,y]] for idx,(x,y) in enumerate(_da

以整条轨迹为目标的聚类方法存在轨迹较长的问题。为此,提出一种以轨迹子段为聚类目标的聚类算法CTIHD。给出一种新的轨迹子段距离度量方法,用以消除轨迹子段之间的公共偏差。利用特征点概念将轨迹划分成轨迹子段集,计算轨迹子段之间的相似度,由此实现聚类。实验结果表明,该算法相比同类算法具有更好的轨迹聚类效果。

模糊函数的matlab代码贝叶斯模糊聚类 贝叶斯模糊聚类算法的Matlab实现。 使用时请引用此代码：Taylor Glenn，Alina Zare和Paul Gader。 （2019年4月12日）。 GatorSense / BayesianFuzzyClustering：初始发行版（版本v1.0）。 Zenodo。 参见相关文件，doi：10.1109 / TFUZZ.2014.2370676， 注意：如果在任何出版物或演示文稿中使用贝叶斯模糊聚类，则必须引用以下参考文献： 格伦（T. 扎尔（A. Gader，P.，“贝叶斯模糊聚类”，IEEE模糊系统交易，第23卷，第5期，第1545-1561页doi：10.1109 / TFUZZ.2014.2370676 要求： 这段代码使用了汤姆·明卡（Tom Minka）出色的Lightspeed和Fastfit工具箱： Lightspeed工具箱- Fastfit工具箱- 该代码还使用Matlab模糊逻辑工具箱来实现其fcm实现 内容： 贝叶斯模糊聚类MCMC采样器的bfc /％代码|-bfc_params.m％生成默认参数结构|-bf

包含测试数据

使用python进行编码，k - means聚类算法，里面有数据集。

一种新的层次聚类算法的研究及应用论文开题报告

基于聚类算法的RBF神经网络设计综述，如果对RBF感兴趣的话，该文章还有有一定的参考价值的。

层次聚类Impl。 在Java上 这是分层聚类的非常简单的实现，您可能在数据挖掘算法类中听说过。 如果您不熟悉它，请访问了解更多详情。 :) 执行 数据点存储在mPoints ，我们的目标是从中计算mClusters 。 为此，我们为所有成对的数据点保留距离矩阵mMatirx ，并为每个点mMinIndex最小距离点的索引mMinIndex 。 // mN: number of points, mD: dimension of points. private static int mN = 0 ; private static int mD = 0 ; // mPoints: raw data resides in here. Constant after it's been initialized. private static ArrayList mPoints

c均值聚类算法matlab代码fcm_m 这是matlab代码中FCM聚类方法的一些变体。 您可以参考以下文章以进一步了解：“一种鲁棒的模糊局部信息C均值聚类算法”

k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的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。