提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的Depuration数据剪辑技术对seeds集扩大过程中产生的误标记噪声数据进行修正、净化,以提高seeds集质量.实验结果表明,所提出的基于Tri-training和数据剪辑的DE-Tri-training半监督聚类新算法能够有效改善seeds集对聚类中心的初始化效果,提高聚类性能.

基于模拟退火的聚类算法及实现方法 文档超详细介绍 文档有流程图和MATLAB编写的实现代码

当数据的种类很多事，如何进行快速聚类处理？本文介绍了一种快速算法

总结评述了K-means 聚类算法的研究现状，指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。

kmeans聚类算法，C++实现，vs控制台

matlab编写的多路谱聚类（NJW）算法。

使用MFC实现了遥感图像处理中的非监督分类-K均值聚类，可以对绝大多数常用图像格式进行处理和分类，可以人工设置分类精度和分类类别，可以保存分类后的图像，代码注释很详细，界面也很美观。

神经网络 Java中的共享最近邻（SNN）聚类算法实现。 这是集群算法的Java实现，如以下所述： Ertöz，L.，Steinbach，M.和Kumar，V.（2003年）。 在嘈杂的高维数据中查找不同大小，形状和密度的聚类。 SDM。 取自 可以通过MATLAB轻松访问代码，例如以下示例： javaaddpath( ' C:\Users\Cássio\Dropbox\workspace\snncluster \t arget\snncluster-0.0.1-SNAPSHOT.jar ' ); javaaddpath( ' C:/Users/Cássio/tools/javaml-0.1.7/javaml-0.1.7.jar ' ); javaaddpath( ' C:/Users/Cássio/tools/javaml-0.1.7/lib/ajt-2.9.jar ' ); ja

传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

为解决PSO-FCM聚类算法针对多聚类问题，性能不足，容易陷入局部最优解，影响多聚类结果的准确度.提出一种基于PCA优化的PSO-FCM聚类算法，通过引入PCA分析方法，在粒子的各维度上设定不同的移动权重，降低粒子的敏感度，合理的控制粒子各维度上移动的速度，有效的降低粒子各维度上粒子无约束，位于多个聚类群交界处的粒子过分敏感，移动到错误的聚类的可能性增加.本文简要介绍了PSO-FCM算法的相关情况，详细介绍了本文的优化算法，最后通过实验证明，本文提出的优化算法在多个数据集上结果总体优于其他算法.