登录
首页 » matlab » 聚类指标小结

聚类指标小结

于 2020-06-19 发布 文件大小:877KB
0 355
下载积分: 1 下载次数: 8

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
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1408.png, 852 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1409.png, 451 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1410.png, 362 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1411.png, 349 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1412.png, 750 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1413.png, 411 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1414.png, 389 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1415.png, 543 , 2016-11-11
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
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1418.png, 1536 , 2016-11-11
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
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1421.png, 556 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1422.png, 284 , 2016-11-11
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
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\20130808110619562.jpg, 3253 , 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\20130808110942546.jpg, 3412 , 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\20131207154559265.jpg, 2828 , 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\276304.jpg, 2283 , 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\276624.jpg, 1634 , 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\3ffda9c9gw1etm69r812dj205k05kdg5.jpg, 1839 , 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\50.jpg, 2158 , 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\50_002.jpg, 1384 , 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\50_003.jpg, 1686 , 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\50_004.jpg, 1930 , 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\63392b03jw8eqrx5uilwlj20v90v7whp.jpg, 1429 , 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\a.htm, 108 , 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\alipay.png, 22874 , 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\bootstrap.css, 99554 , 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\bootstrap.js, 27828 , 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\btn-index.png, 3283 , 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\core.php, 2640 , 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\default.css, 2352 , 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\embed.css, 54355 , 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\embed.js, 63708 , 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\h.js, 22225 , 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\highlight.js, 30174 , 2016-11-11

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • datasnooping
    机器学习 数据挖掘 数值算法 人工智能 全英文教材(python machine learning data snooping)
    2018-09-20 20:51:47下载
    积分:1
  • 0332545
    本问题是计算最长有序子序列的一个动态规划算法,效率为31MS()
    2018-05-28 10:14:57下载
    积分:1
  • PCA
    说明:  一个用python实现的PCA算法,并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)
    2020-08-23 14:38:17下载
    积分:1
  • degreeor
    复杂网络聚类系数的matlab编程代码,将复杂网络存储为矩阵,再对其matLab编程,可得到度分布图(The MATLAB programming code of clustering coefficient of complex network is used to store complex network as matrix, and then matLab programming is used to get the degree distribution graph.)
    2018-05-23 05:28:45下载
    积分:1
  • QB模型 神经网络
    说明:  从数据库获取车辆在一段时间内的所有行驶记录的相关数据,确定所需数据为GPS经纬度坐标和驾驶时长等,QB模型采用MDF的思想,其基本思想为:通过平均直接翻转距离函数定义两条轨迹之间的距离,两条轨迹需要具有相同的经纬度点数,具有相同点数的轨迹最大的优点是对轨迹距离成对计算,且相同轨迹之间具有更高的分辨率,对于轨迹聚类的结果有一定的优化。(Retrieved from the database cars all over a period of time, record the related data, determine the required data for the GPS latitude and longitude coordinates, and the driving time, QB model by adopting the idea of MDF, its basic idea is: flip directly by the average distance function definition of the distance between two trajectories, two tracks will have the same latitude and longitude points, and has the biggest advantages of the same points of trajectory track distance calculation in pairs, and has higher resolution, between the same trajectory for trajectory clustering results have certain optimization.)
    2020-06-23 08:00:01下载
    积分:1
  • MATLAB_SMOTE
    SMOTE插值算法,补全数据的不平衡性。(SMOTE interpolation algorithm to complete the imbalance of data.)
    2018-08-20 10:05:48下载
    积分:1
  • 妹子图
    通过Python对妹子图网站的图片集进行爬取(Crawling the collection of images on the sister map site via Python)
    2018-11-15 16:13:39下载
    积分:1
  • 710776
    用C++实现各种排序算法:如冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序,归并排序,基数排序和堆排序,并带有源代码说明()
    2018-05-11 20:06:44下载
    积分:1
  • 从零开始学Python网络爬虫源代码+教学PPT
    说明:  《从零开始学爬虫》的配套资料(PPT和源码)("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))
    2019-03-18 22:06:06下载
    积分:1
  • IABC_KMC_test_on_Iris_wine_glass
    基于人工蚁群的的改进Kmeans,进行了改进,效果较好(Based on the improvement of artificial ant colony, Kmeans have been improved and the effect is better)
    2017-05-20 20:24:27下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 105873会员总数
  • 12今日下载