VC++聚类分析，模式识别分类下载

weixin_39821746 2019-10-30 09:00:16

本程序用最大最小距离算法实现了模式的分类
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本程序用最大最小距离算法实现了模式的分类

内包含：模糊聚类遗传算法聚类层次聚类法的各方法以及动态聚类的各个算法

聚类分析是非监督学习的重要领域，也是机器学习的基石。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。本视频课程主要讲解：聚类的任务、性能度量、距离计算、原型聚类、密度聚类、层次聚类等知识。

出版社：清华大学、北京交大，时间：2005，作者：杨淑莹

希望对大家有用。
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3．聚类程序使用说明
1）获得数据源
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：【标准数字聚类】、【手画图形聚类】、【位图文件分析聚类】。
(1) 标准数字
在工具条中按下【标准数字聚类】按钮后，选择工具条上提供的各种标准数字。在左视图就会得到多个标准数字。
每行中存放的标准数字个数与blank.bmp文件大小有关，读者可以自行修改该文件的大小，应注意该文件应该是n×n的，比如500×500 。
(2)手写数字
在工具条中按下【手画图形聚类】按钮后，拖动鼠标左键画各种数字或图形，注意每一个物体要连通。
(3) 打开位图文件
在工具条中按下【位图文件分析聚类】按钮后，打开需要聚类分析的位图文件。弹出“打开文件”对话框，读者可以打开已经存在的一幅图像文件。
2）擦除修改数据
在工具条中单击【橡皮】按钮，可以擦除、修改输入的数据。
3）特征提取
① 单击右视图空白区，激活右视图的工具条。
② 在工具条中单击【显示】按钮，将在右视图显示处理后的数据。
③ 在【视图】菜单中选择【获得模式特征】菜单项，进行特征提取。
4）聚类处理
① 选择【聚类分析】菜单，可以对样品进行聚类分析。
② 选择【模糊聚类】菜单，可以对样品进行模糊聚类分析。
③ 选择【遗传算法】菜单，可以应用遗传算法对样品进行聚类分析。
在上述处理中，注意选择距离的计算方式和参数输入的范围。

图像模式识别VC++技术实现字符识别的聚类源程序

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