SPICI聚类算法(源码和可执行文件)下载

weixin_39820535 2019-07-21 05:30:18

生物信息学中蛋白质功能模块挖掘SPICI聚类分析算法
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生物信息学中蛋白质功能模块挖掘SPICI聚类分析算法

什么是聚类分析聚类分析是数据挖掘中一个重要概念，其核心是寻找数据对象中隐藏的有价值的信息，根据相似性原则，把具有较高相似度的数据对象划分到同一类簇，把具有较高相异度的数据对象划分到不同类簇，从而使相同组中的数据点之间比其他组中的数据点更具有相似性。聚类算法典型的聚类算法分为三个阶段，主要包括特征选择和特征提取、数据对象间相似度计算以及根据相似度将数据对象分组。聚类算法可以分为两大类：层次聚类算法和划分聚类算法。层次聚类算法通过不同类别间的数据对象的相似度试图构建一个高层次的嵌套聚类树结构，聚类树的构建有两种

聚类算法总结原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering) 基于层次聚类算法：基于密度聚类算法：基于网格的聚类算法：基于神经网络的聚类算法：基于统计学的聚类算法：几种常用的聚类算法从可伸缩性、适合的数据类型、高维性（处理高维数据的能力）、异常数据的抗干扰度、聚类形状和算法效率6个方面进行了综合性能评价，评价结果如表1所示：目前聚类

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K-means聚类算法和模糊C-means聚类算法 1.K-means聚类算法 K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 ...

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