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基于R语言的k-原型聚类算法.zip

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简介：
本资源提供了一种结合了K-means和K-modes优点的k-原型聚类算法的实现代码，适用于同时包含数值型与类别型数据的分类分析。使用R语言编写，方便科研人员及数据分析爱好者进行深入研究或直接应用。 在“k-Prototypes聚类”和“clustMixType修改的函数”文件中提供了执行此工作的相关函数。这些算法的功能包括：获取并处理数据矩阵、计算描述性统计信息、确定最佳聚类数目，使用k-原型方法进行聚类以及通过MANOVA对生成的聚类结果进行统计验证。此外，还利用了R软件库中的Iris数据库提供了一个示例，该数据库广泛用于展示和验证用R语言开发的算法。

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  • 基于R语言的k-原型聚类算法.zip
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    本资源提供了一种结合了K-means和K-modes优点的k-原型聚类算法的实现代码，适用于同时包含数值型与类别型数据的分类分析。使用R语言编写，方便科研人员及数据分析爱好者进行深入研究或直接应用。 在“k-Prototypes聚类”和“clustMixType修改的函数”文件中提供了执行此工作的相关函数。这些算法的功能包括：获取并处理数据矩阵、计算描述性统计信息、确定最佳聚类数目，使用k-原型方法进行聚类以及通过MANOVA对生成的聚类结果进行统计验证。此外，还利用了R软件库中的Iris数据库提供了一个示例，该数据库广泛用于展示和验证用R语言开发的算法。
     
  • C语言实现的k-均值聚类算法
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    本项目采用C语言实现了经典的k-均值聚类算法，适用于数据挖掘和机器学习领域中的无监督学习任务。代码简洁高效，具有良好的扩展性和移植性。 K均值算法描述如下：给定类的数量K，该算法将N个对象分配到K个类别中，以确保每个类别内部的对象相似度最大，而不同类别之间的相似度最小。
     
  • C语言中的k-means聚类算法实现
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    本文介绍了如何在C语言环境中实现经典的k-means聚类算法，包括其初始化、迭代更新以及停止准则等关键步骤。 用C语言实现的k-means算法可以用来处理基因数据，对上千个八维向量进行聚类分组。
     
  • K均值聚类算法.zip
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    《K均值聚类算法》是一份关于数据科学中常用的无监督学习方法的资料包。它详细介绍并提供了如何使用Python实现这一经典算法以发现数据集中的模式和结构的例子与练习。 KMeans算法程序及相关的数据集可以直接下载并运行。请确保更改读取数据集所在的文件位置。
     
  • 基于新型距离度量的K-Modes聚类算法
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    本研究提出了一种基于新型距离度量的改进型K-Modes聚类算法，旨在提高处理大规模离散数据集时的准确性和效率。 传统的K-Modes聚类算法使用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离，这种方法未能充分考虑它们的相似性。基于此问题，我们结合粗糙集理论提出了一种新的距离度量方式。这种新方法在评估相同类别属性中两个属性值间的区别时，弥补了简单0-1匹配法的不足之处，不仅考量到两者本身的异同点，还考虑到其他相关分类属性对它们之间的区分作用。我们将这一创新的距离度量应用到了传统的K-Modes聚类算法之中，并通过实验将其与基于其它距离度量方式的K-Modes聚类算法进行了比较。结果表明，这种新的距离度量方法在提高聚类效果方面更为有效。
     
  • 基于C语言的K-means聚类算法实现（兼容任意维度与k值）
    优质
    本文章详细介绍了一种使用C语言编写的K-means聚类算法，该算法能够处理任意维度的数据集，并支持用户自定义聚类数量(k值)，适用于数据挖掘和机器学习领域。 K-means聚类算法的C语言实现可以从文件读取样本数据，并支持任意维度的数据及任意k值（但需确保k小于样本数量）。同时该程序能够防止出现空类别的情况，以保证聚类结果的有效性。这是为完成作业而独立编写的内容。
     
  • 文本聚类研究：基于K均值、层次及HDBScan算法的比较分析报告（R语言）
    优质
    本报告运用R语言深入探讨了三种主流文本聚类方法——K均值、层次聚类和HDBScan之间的差异与优劣，为研究人员提供全面的技术参考。 本分析的目的是对数据采集部分获取的数据集进行文本聚类。文本聚类旨在基于内容将相似的文档分组在一起，并从数据中提取有意义的模式和见解。对比三个聚类算法的结果，我们可以观察到K-means 聚类具有最高的平均轮廓系数（0.7965698），表明簇之间有很好的分离。层次聚类的平均轮廓系数稍低（0.6191525），表示簇之间有适度的分离。HDBScan 聚类的平均轮廓系数最低（0.5854980），表明簇之间的分离程度适中。根据平均轮廓系数，K-means 聚类在簇分离方面优于层次和 HDBScan 聚类。然而，在选择最适合的聚类算法时，还应考虑其他因素，如可解释性、可扩展性和分析的特定目标。
     
  • C语言下的K-Means聚类分析算法实现
    优质
    本文章介绍了如何使用C语言来实现经典的K-Means聚类分析算法，并探讨了其实现细节和优化技巧。 在模式识别课程的动态聚类算法部分，K-Means聚类分析是比较容易实现的一种方法，并且可以用C语言来完成其编程实现。
     
  • R语言中的聚类分析
    优质
    《R语言中的聚类分析》是一篇介绍如何使用R编程语言进行数据分组和模式识别的文章。通过运用各种聚类算法，如层次聚类、K均值聚类等方法，帮助读者理解并实践复杂数据分析技术。 使用R语言实现多种聚类方法，包括k-means聚类、pamk聚类、层次聚类以及基于密度的DBSCAN算法。