基于分层聚类的烟叶颜色空间分布建模方法研究.pdf

一种基于分层聚类方法的木马通信行为检测模型

随机生成n（输入n）个向量，生产m（输入m<=3）个族质心。 输出所有向量，各个簇心即簇中的向量，并将各个簇中的向量坐标形式显示出来。 经过20次迭代生成m个最优簇。

基于python的博客分层聚类研究与分析.pdf

层次聚类matlab代码层次聚类算法 matlab代码，采用了单链接，完全链接和平均链接算法的层次聚类算法。

K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtree KNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢

模式识别的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机

一种基于分层聚类方法的木马通信行为检测模型

针对同类文本中提取的关键词形式多样，且在相似性与相关性上具有模糊关系，提出一种对词语进行分层聚类的文本特征提取方法。该方法在考虑文本间相同词贡献文本相似度的前提下，结合词语相似性与相关性作为语义距离，并根据该语义距离的不同，引入分层聚类并赋予不同聚类权值的方法，最终得到以词和簇共同作为特征单元的带有聚类权值的向量空间模型。引入了word2vec训练词向量得到文本相似度，并根据Skip-Gram+Huffman softmax模型的算法特点，运用点互信息公式准确获取词语间的相关度。通过文本的分类实验表明，所提出的方法较目前常用的仅使用相似度单层聚类后再统计的方法，能更有效地提高文本特征提取的准确性。