简单实现了Bavota的模块划分算法。论文有两篇：Using structural and semantic measures to improve software modularizationSoftware remodularization based on structural and se...
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2015-07-10 20:48:02
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当前可以对模块聚类，可以显示各个类的关键字选中一个模块时，相关的模块会突出显示当前问题、以及可以做的工作有几个：（1）边形状太怪异，像血管一样（2）应该允许钉住节点和边，令其始终突出显示（3）筛选出重要的边。条件：1.边的两节点能被用户看到，2.边本身比较重要（4）分析出数据流发现qgraphics...
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2015-07-10 20:43:01
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上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法，这篇博客就贴出对应的MATLAB和C++代码。以下是MATLAB代码，实现用k-means进行分割： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
功能：实现如何利用Kmeans聚类实现图像的分割；
时间：2015-07
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
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2015-07-06 14:16:53
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一.算法概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的....
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2015-07-05 23:49:55
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Matlab聚类分析[转]Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下： 方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。 方法二：层次聚类，该方...
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2015-07-05 16:32:52
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根据各行业特性，人们提出了多种聚类算法，简单分为：基于层次、划分、密度、图论、网格和模型的几大类。其中，基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性。假设有如下图的一组数据， 生成数据的R代码如下x1 <- seq(0,pi,length.out=100)y1 <- sin(x1) + 0.1*rn...
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2015-07-04 22:08:57
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K-means它是一个聚类算法，它要求用户设定群集数k作为输入参数。因此，该算法的实施前。该数字预计将需要有集群。如果有n点，需要收集k个簇中。K-means算法首先从包括k个中心点的初始集合開始。即随机初始化簇的中心。随后，算法进行多次迭代处理并调整中心位置，知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定点...
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2015-07-04 08:28:53
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clearload fisheririsX = meas;m = size(X,2); % load machine% load census% % X = meas;% X=X(1:2000,:);d = pdist(X,'euclidean');Z = linkage(d,'ward');%.....
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2015-07-03 23:13:11
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机器学习中分类与聚类的本质区别机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。
在我们的生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，下面，我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别。...
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2015-07-02 15:46:29
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