动态聚类

该压缩文件包含了模糊聚类的基础算法，其中包括多种建立模糊相似矩阵的方法供选择。

动态聚类方法是一种广泛采用的技术，其核心包括：1）选择适当的距离度量来衡量样本之间的相似性；2）确定能够评估聚类结果质量的准则函数；3）从初始分类出发，通过迭代算法寻找最优的聚类结果，以使准则函数达到极值。

动态调整 K 值的 K-means 聚类算法，挺适合你用在空间数据里的。原来的 K-means 你应该用过，设置 K 值总是靠猜，聚类效果也容易翻车。这个改进版就聪明多了，直接用距离代价函数来算哪个 K 更合适，自动帮你选个靠谱的聚类数，效率还不错。 K-means 的 K 值问题一直是老大难，是数据本身没啥先验知识时，真不好定。这个算法通过构建一个数学模型，用距离代价函数动态判断 K 值，你就不用靠经验去猜了，聚类结果也更稳。 你可以把它用在地理空间数据上，比如遥感图像、地图数据聚类啥的。数据点带空间属性，用普通 K-means 常常忽略了空间分布特性，这一套改进方法能更好识别那些分布模式。

Java聚类算法可视化不同聚类算法的工具集合，展示每个算法步骤的动态演示。包括KMeans、ISODATA、FLAME和DBSCAN。通过运行Plot.java文件，您可以观看动画演示。数据为随机生成，但展示了各算法的相关模式。

在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!

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

基于密度的聚类算法不少，像你平时用的 DBSCAN 啦，密度峰值聚类 啦，都挺经典的。但说实话，这篇《基于拓扑聚类的密度聚类算法研究》把它们背后的概念整合得还挺清楚的。拓扑结构的思路其实蛮有意思，把簇看作一种“连通”的结构，挺像用图做聚类时的感觉。对老 DBSCAN 用户来说，能换个视角重新理解密度连通，嗯，挺值的。文章里还提了个新算法，用拓扑改进密度聚类，理论上说效果比传统 DBSCAN 更稳，对一些边界模糊的簇聚得还不错。代码细节没展开说太多，但思路清晰，有兴趣的你可以顺手看看配套的源码资源，像这个 密度峰值聚类算法源码 或 Python GUI 版，都还蛮实用的。如果你之前用密度类聚类感

聚类算法的总结类资源其实不少，但《聚类算法研究_孙吉贵.pdf》这篇文章还挺有参考价值的。里面把近年来比较火的聚类方法都梳理了一遍，像K-Means、DBSCAN、谱聚类这些常用的算法，都有详细。关键是，它不仅讲原理，还搭配实验，讲清楚了算法在不同数据集下的表现。对比做得蛮细，准确率、效率都有考虑。 从算法思想讲起，再到关键技术，讲优缺点，说实话，讲得挺透。你要是正好在搞数据挖掘或者图像聚类，拿这篇文章做入门或者查漏补缺都挺合适。尤其是对比那块，看完你基本就知道哪个算法适合自己的场景了。 还有一点蛮好的，作者选的实验数据都来自UCI那类公开库，比较有代表性。你可以用同样的数据复现实验，方便。对