各城市劳动力竞争力的谱系聚类分析，林婉虹，周文龙，劳动力竞争力指标评价体系主要包括劳动力队伍、劳动力投入、劳动力产出和劳动力环境四个方面的要素。在劳动力素质、劳动力科研投

快速的聚类，经典的聚类代码。与传统的聚类方法不同，这个更加的新颖。

本文主要是基于模拟退火算法，针对K-means聚类算法的内聚性和耦合性提出改进

经典的模糊分类器由规则组成，每个规则描述一个类。 在本文中，提出了一种新的模糊模型结构，其中每个规则可以表示具有不同概率的多个类。 获得的分类器可以被认为是二次贝叶斯分类器的扩展，它利用模型的混合来估计类条件密度。 有人提出了一种监督聚类算法来识别这种模糊模型。 模糊分类器的相关输入变量是基于通过 Fisher 的类间可分离性标准对聚类进行的分析来选择的。 这种新方法应用于著名的葡萄酒和威斯康星乳腺癌分类问题。 它也被描述在： J. Abonyi, F. Szeifert，用于识别模糊分类器的监督模糊聚类，模式识别快报，24(14) 2195-2207，2003 年 10 月 如需更多 MATLAB 工具，请访问： http://www.abonyilab.com/software-and-data

使用C#.net实现了PAM聚类算法，本算法比K-means方法更鲁棒，具有更强的抗噪声能力，但时间复杂度比较高，可作为其他改进的聚类算法的参照。如果你也对数据挖掘感兴趣请发Email至caochanghu0001@163.com与我交流。

自由音乐存档音乐分析体裁预测和歌曲推荐 项目说明：Spotify和Shazam等创新型公司以非常聪明的方式利用音乐数据为用户提供出色的服务。 他们使用推荐算法和自动类型分类，这极大地有助于增加用户体验。 通过该项目，我们旨在在提供音乐功能时执行流派分类和音乐推荐的任务。 我们的主要目标是为Spotify和Pandora等公司创建音乐推荐系统和播放列表生成器。 音乐风格的推论虽然似乎是人类头脑的先天性，但对于机器学习社区而言仍然是一项艰巨的任务。 我们使用了各种机器学习算法来实现我们的目标。 我们利用诸如Logistic回归，朴素贝叶斯分类器，神经网络和随机森林分类器之类的分类算法来识别音乐曲目的流派。 我们还应用了K-means聚类算法来创建歌曲簇，并推荐用户最可能喜欢的歌曲。 储存库内容： 音乐分析和体裁预测 项目报告 项目文件： 探索性数据分析（InitialEDA.ipynb）

整理好的python聚类算法，包括了K均值算法、lqv聚类算法等，让你写论文拿着就能用！！！亲测好用！ 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。 在数据挖掘中，聚类也是很重要的一个概念。

上机作业 已知十个样本，每个样本2个特征，数据如下： 用K次平均算法和ISODATA算法分成3类，编程上机，并画出分类图。 样本序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x1 0 1 2 4 5 5 6 1 1 1 x2 0 1 1 3 3 4 5 4 5 6

博弈论 博弈论的超图聚类方法 lineclustring.m / lineclustringwithoutlier.m是本文中的两个实验脚本。

java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。 java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。