针对私人微博内容进行聚类研究，结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容，降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响；通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算，找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点，解决了K-means算法中聚类数目K需人工指定和初始中心点选取随机性的问题。实验结果表明，改进后的算法不仅可以自适应地得到K值，较普通的K-means算法在聚类的准确率上有所提高。

'example.m' 脚本显示了如何使用该算法。 文件“sunwrap.m”包含实际的算法。 该代码可在此处获得： GitHub: https://github.com/fmaier/MRM-2014-PhaseUnwrapping MATLAB 中心： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46664 如果您使用此算法，请引用以下出版物： Florian Maier、David Fuentes、Jeffrey S. Weinberg、John D. Hazle 和 R. Jason Stafford 使用幅度排序列表、多聚类算法的 MR 温度成像的稳健相位展开医学中的磁共振，73（4）：1662-1668，2015 年。 DOI：10.1002/mrm.25279 http://onlinelibra

DBSCAN数据集

本论文是Clique聚类算法的经典论文，详细介绍了算法的基本原理，算法步骤，相关算法等，是进行Clique算法研究的很好的参考资料

与一维传递函数相比，多维传递函数可以对体积对象进行更复杂的分类。但 是，当传递函数空间的维数超过 3-D 时，将其可视化和操作是不直观的，这使得 用户交互变得困难。所以针对多维传递函数的设计问题，提出了一种二维聚类方 法。一阶自组织图聚类（SOM）将高维特征数据投影到二维拓扑保留图中。二 阶聚类降低了 SOM 神经元的设计自由度。从大量的 SOM 神经元到可管理的簇。 在提供信息的 SOM 网络的指导下，用户通过选择集群以交互方式发现体素中有 趣的结构，在必要时可视化和修改集群结果。我们的界面跟踪发现的每一个有趣 的结构，这不仅允许用户仔细检查单个结构，还允许他们通过合并被认为重要的 结构来形成最终的可视化效果。 最后用 QT 实现了一个可视化软件，导入体数据，体数据对应的类，对应类 的颜色表和 SOM 拓扑图对应的类这些文件，就可以通过光线投射算法来可视化 对应的三维体数据，因为我们采取了多维传递函数，所以效果比直接光线投射算 法更加好，能分出更加复杂的类，这个可视化软件能应用于海洋学、生物、医学 等学科，比如医学医生可以选取自己感兴趣的类并重点观察自己感兴趣的类。

在 ZIP 中有一个文件“test.m”。 它将阐明函数的工作原理功能已注释，因此学习单独使用它们不会有问题

基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类,这是完整程序，可运行。

模式识别实验报告 1、最大最小距离聚类法 2、K-均值聚类法 3、感知器算法 4、最小均方误差算法

针对模糊C均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。

模糊k 表示聚类的代码，包括k 表示有超级，Gustafson Kessel 算法，模糊线性判别分析。 还计算性能度量。