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利用MATLAB代码实现KNN、层次聚类、均值聚类以及最邻近算法。

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简介：
通过运用所理解的算法逻辑，我独立完成了基本算法的代码编写工作，并选取了自主收集的数据集，以对算法的准确性进行一系列的测试评估。

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  • KNN、层次聚类、C均值及最邻近算法的Matlab代码
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    本文章提供了在Matlab环境下实现经典机器学习算法如KNN分类器、层次聚类分析、C均值聚类以及最近邻搜索的相关代码，便于初学者快速上手和理解。 根据算法原理自己编写的代码包括了基本的算法实现以及选择的数据集。此外还进行了对算法准确率的测试。
     
  • Python中几种聚类算法的实现——涵盖最大最小距离法、近邻聚类法、层次聚类法、K-均值法及ISODATA法
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    本文介绍了在Python中实现的五种经典聚类算法，包括最大最小距离法、近邻聚类法、层次聚类法、K-均值法和ISODATA法，为数据科学家提供了一站式的分析工具。 基于Python的聚类算法实现包括：最大最小距离算法、近邻聚类算法、层次聚类算法、K-均值聚类算法以及ISODATA聚类算法。
     
  • 层次聚类代码.zip_层次聚类_MATLAB实现_层次聚类代码
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    本资源提供了一套使用MATLAB编写的层次聚类算法代码。通过该代码，用户可以便捷地进行数据分层和集群分析，适用于科研及工程应用中对复杂数据集的处理需求。 用MATLAB实现层次聚类法，不是通过调用库函数完成的，而是严格按照算法原理一步步编写代码来实现的。
     
  • K近邻算法（含分层聚类KNN与KD树KNN）
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    本文章介绍K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法及其优化方法，包括分层聚类KNN和使用KD树加速搜索的过程。适合初学者快速掌握其原理及应用。 关于K近邻算法在MATLAB中的实现，特别是分层聚类KNN和KDtree KNN方面，如果有任何建议或想法欢迎与我交流。谢谢。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
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    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • SNN：最近邻共享（SNN）聚类算法实现
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    SNN聚类算法是一种基于共享 nearest neighbors 的聚类方法，本项目实现了该算法，能够有效处理高维数据和噪声点，适用于复杂数据集的分析与分类。 神经网络Java中的共享最近邻（SNN）聚类算法实现是集群算法的一种形式，如Ertöz、Steinbach 和 Kumar (2003) 所述，在嘈杂的高维数据中查找不同大小、形状和密度的聚类。可以通过MATLAB轻松访问代码，例如通过以下命令添加路径： ``` javaaddpath(C:\Users\Cássio\Dropbox\workspace\snncluster\target\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); ```
     
  • MATLAB层次聚类_Hierarchical.zip_层次聚类MATLAB
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    该资源包提供了利用MATLAB进行层次聚类分析的代码和示例数据。适用于数据分析、机器学习等领域，帮助用户理解和应用层次聚类算法。 层次聚类算法的MATLAB实现，不使用内置函数。
     
  • 均值聚类_K-均值聚类_K均值_聚类算法写作6op_
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    简介：K-均值聚类是一种经典的无监督学习方法，通过迭代过程将数据集划分为K个簇。每个簇由一个质心代表，旨在最小化簇内数据点与质心的距离平方和。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法之一，由于其简洁性和高效性而成为最广泛使用的聚类算法。
     
  • 层次聚类算法代码
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    这段代码实现了层次聚类算法，能够根据数据间的相似性或距离进行分层聚合分析，适用于无监督学习场景下的数据分类与可视化。 我完成了基于熵特征的层次聚类分析，并进行了可视化展示。此外，我还提供了一个数据集用于支持这项研究。
     
  • k均值聚类算法原理及MATLAB实现
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    本文章详细介绍了K均值聚类算法的基本原理，并通过实例讲解了如何使用MATLAB进行该算法的具体实现。适合初学者学习参考。 初始聚类中心已经给定。K均值聚类算法是一种常用的聚类方法。该算法通过迭代过程发现数据集中的K个簇，并以距离作为衡量相似性的标准。每个簇的中心是根据所在簇内所有点的平均值得到，从而用这个中心来描述整个簇的内容。它将具有较高相似度的对象归入同一类别中，可以适用于几乎所有类型的数据对象。如果一个类内的成员越接近彼此，则聚类的效果就越好。“K-均值”这个名字来源于它可以找到k个不同的簇这一特点。