对传统的K-平均算法作了简单的介绍和讨论，提出了一种具有单纯型法思想的K-中心点轮换法。分别对比了K-均值算法与K-中心点轮换算法的时间复杂度，针对K-中心点轮换算法的时间复杂度提出了一种基于抽样原理的改进算法，并对K-中心点轮换算法聚类数目的选择进行了各种改进方法的探索。同时，基于主流的weka开源数据挖掘工具实现了改进算法。实验结果表明了算法的有效性。
2023-03-10 15:57:00
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针对人工鱼的特点，提出了一种新的聚类分析算法———人工鱼群聚类分析算法。该算法是一种基于网格和密度的聚类分析算法，它能够自动获得簇类数K，能对任意形状的数据库进行聚类，具有较好的并行性，通过网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。它克服了K均值算法要指定簇数K的困难和对球状数据库效果好的缺憾。
2022-12-21 09:03:56
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Clustering by fast search and find of density peaks，外文翻译，密度峰值聚类算法
2021-12-06 12:57:14
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testData.txt
测试数据
dnaData1.txt
2000 CUMCM A 已知分好成两类的20条DNA数据
dnaData2.txt
2000 CUMCM A 待分类的20条DNA数据
waterData.txt
2005 CUMCM A 各站点水质的内梅罗平均值数据
2021-12-02 08:50:40
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本资源中包括聚类分析算法实现，基于时间序列分析的聚类算法实现，主要应用于股票时间序列等的数据分析，clustering-algorithms-master
2021-06-17 15:18:53
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mo_2.m聚类分析算法实例（k-means和k-medois）matlab实现
2021-04-28 19:49:48
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