离散分布聚类

在MATLAB中，WBC_Matlab为离散分布聚类提供了一种高效的Wasserstein重心计算方法，特别适用于具有稀疏支持的情况。

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

基于用户指定分布的随机选择工具，挺适合搞概率模拟的场景。你只要传个id列表和每个点的概率，它就能帮你从中随机挑个元素出来，而且选中的概率就是你设置的那套分布，效果还挺稳。 在做一些像是医学图像或者需要自定义概率权重采样的时候，这种东西就香。比如你想根据某种疾病概率，从一堆病例中模拟抽样，就可以用上它。 函数是用MATLAB写的，语法友好，响应也快。配套还有示例和文档，链接在这儿：更多信息和示例，可以直接看怎么用。 如果你对概率分布比较感兴趣，也可以看看这些相关文章： 二维离散分布 多种概率分布及其应用 Zipf 分布生成随机数 帕累托分布生成器 嗯，如果你平时有做数据采样、

在分布式数据挖掘领域，基于Web Services的分布式聚类算法设计与研究正成为重要的研究方向。由谢金辉和康利娟共同探讨了如何利用分布式数据和计算资源进行聚类分析，强调了Web Services在解决大规模数据处理问题中的作用。

将Weka4WS嵌入网格环境，利用其远程数据挖掘能力。引入距离代价和混合概率，融合Web服务和网格技术。利用开源数据挖掘类库Weka，构建面向服务的分布式数据挖掘体系。验证了分布式聚类算法的有效性和体系结构的可行性。

该资源提供了MATLAB算法及工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试，可直接运行，安全可靠。如需帮助，请随时联系获取支持。

使用MATLAB开发的TRIRND函数用于生成三角形分布的离散随机数。函数参数包括最小值、最高值和最大值，其中最高值具有最高概率。该分布确保在指定范围内每个值（包括最大和最小值）都有非零概率。对于需要生成随机整数矩阵的情况，还提供了返回随机矩阵的功能。需要注意的是，这是一个数值近似，适用于广泛的应用场景，但在严格的统计应用中需谨慎使用。

DBCLASD 算法是对 DBSCAN 算法的一种扩展，用于处理大型空间数据库中的聚类问题。该算法假设聚类中的数据点服从均匀分布，并试图确定满足最近邻距离分布的点集。 算法流程： 初始化聚类集合 K 为空。 遍历数据库中的每个点 p： 如果 p 未被分配到任何聚类： 创建一个新的聚类 C，并将 p 添加到 C 中。 将 p 的邻近点添加到 C 中。 对于 C 中每个未处理的点 q： 将 q 的邻近点添加到 C 中。 将聚类 C 添加到聚类集合 K 中。 DBCLASD 算法通过迭代地将满足最近邻距离分布的点添加到聚类中，实现了对大型空间数据的有效聚类。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法