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聚类指标小结

于 2020-06-19 发布 文件大小:877KB
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代码说明:

  聚类评价指标的各种说明,非常详细,请仔细阅读。(Cluster evaluation indicators of various descriptions, very detailed.)

文件列表:

聚类指标小结\EvaluationCalculate\references.txt, 497 , 2016-11-11
聚类指标小结\EvaluationCalculate\self_Evaluation.m, 2981 , 2016-11-11
聚类指标小结\EvaluationCalculate\test_Evaluation.m, 294 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering.htm, 32222 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\contents.png, 278 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\footnote.png, 190 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1191.png, 230 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1393.png, 9255 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1394.png, 1402 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1395.png, 674 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1396.png, 264 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1397.png, 250 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1398.png, 1446 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1399.png, 205 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1400.png, 446 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1401.png, 1642 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1402.png, 1479 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1403.png, 406 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1404.png, 381 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1405.png, 508 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1406.png, 410 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1407.png, 937 , 2016-11-11
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聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1410.png, 362 , 2016-11-11
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聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1416.png, 926 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1417.png, 347 , 2016-11-11
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聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1419.png, 154 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1420.png, 1729 , 2016-11-11
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聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1423.png, 266 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1424.png, 379 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1425.png, 407 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1426.png, 392 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1427.png, 399 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1428.png, 248 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1429.png, 1123 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1430.png, 1694 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1431.png, 554 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1432.png, 656 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1433.png, 460 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1434.png, 498 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1435.png, 216 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img313.png, 128 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img317.png, 251 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img354.png, 216 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img521.png, 302 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img527.png, 330 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img529.png, 329 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img62.png, 258 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img855.png, 578 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\index.png, 246 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\irbook.htm, 315 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\next.png, 245 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\prev.png, 279 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\up.png, 211 , 2016-11-11
聚类指标小结\[2] 聚类评价指标 Rand Index,RI,Recall,Precision,F1 - lixuemei504的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.htm, 42996 , 2016-11-11
聚类指标小结\[3] 聚类的一些评价手段 - luoleicn的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.htm, 46837 , 2016-11-11
聚类指标小结\[4] 聚类结果的评估指标及其JAVA实现 - 一个人漫步走 - 博客频道 - CSDN.NET.htm, 64456 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客.htm, 200939 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\0.gif, 693 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\0.jpg, 22385 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\005uWm1Tjw8f25vhkymvnj313k13kq6q.jpg, 1441 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\0_002.jpg, 13359 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\1.jpg, 2656 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\100.jpg, 3513 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\100_002.jpg, 5543 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\11.swf, 2465 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\117X12px.gif, 1160 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\145686.jpg, 4870 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\1_002.jpg, 1475 , 2016-11-11
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聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\alipay.png, 22874 , 2016-11-11
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  • pu_ju_lei
    说明:  将数据集转换为拉普拉斯矩阵,然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数,全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
    2019-07-01 16:05:39下载
    积分:1
  • wcav
    Numerical Recipes Software 提供的算法子程序集,一共有上千种算法,部分算法可以在书店买到书()
    2018-05-24 17:49:06下载
    积分:1
  • MF-DFA-master
    多重分形去趋势波动分析法,用于不同时间序列的重分形交叉相关性分析。(Multifractal detrended fluctuation analysis)
    2018-09-06 14:29:01下载
    积分:1
  • PLSR程序
    说明:  偏最小二乘回归!PLSR,可用于解决一些回归问题!(Partial least squares regression! PLSR can be used to solve some regression problems!)
    2019-11-29 20:42:27下载
    积分:1
  • 89245721
    说明:  
    2017-12-09 07:59:44下载
    积分:1
  • 文本分类(采用Java语言)
    资源描述利用分类算法实现对文本的数据挖掘,主要包括: 1. 语料库的构建,主要包括利用爬虫收集Web文档等; 2. 语料库的数据预处理,包括文档建模,如去噪,分词,建立数据字典, 使用词袋模型或主题模型表达文档等; 注:使用主题模型,如LDA可以获得实验加分; 3. 选择分类算法(如朴素贝叶斯、SVM等),训练文本分类器,理解所选 的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义; 4. 对测试集的文本进行分类 5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价。 
    2022-02-13 04:15:07下载
    积分:1
  • python-knn
    主要利用Python软件,利用KNN算法对垃圾邮件进行分类(This paper mainly uses Python software to classify spam mail by using KNN algorithm)
    2017-11-10 15:46:56下载
    积分:1
  • boxcox
    说明:  boxcox函数的python实现,引用该函数可将偏态分布调整为正态分布(Python implementation of box Cox function)
    2020-06-17 09:40:01下载
    积分:1
  • AP聚类算法和案例
    ap聚类算法实现三维数据点的分类,demo为案例(AP clustering algorithm realizes the classification of data points, demo as a case.)
    2020-11-26 11:49:31下载
    积分:1
  • 雷达matlab仿真,波束形成,角度测量,跟踪等等
    说明:  波形设计算法,阵列信号处理等相关知识的介绍仿真等(Introduction and Simulation of waveform design algorithm, array signal processing and other related knowledge)
    2021-02-19 15:09:44下载
    积分:1
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