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群集

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集群问题

无监督分类

知识发现

模型

聚类

使用雅阁.机器学习雅阁.数学.随机.发电机.种子= 0

//声明一些观察结果
双重的[][] 观察 =
{
    新的 双重的[] { -5, -2, -1 },
    新的 双重的[] { -5, -5, -6 },
    新的 双重的[] {  2,  1,  1 },
    新的 双重的[] {  1,  1,  2 },
    新的 双重的[] {  1,  2,  2 },
    新的 双重的[] {  ,  1,  2 },
    新的 双重的[] { 11,  5,  4 },
    新的 双重的[] { 15,  5,  6 },
    新的 双重的[] { 10,  5,  6 },
}

//使用3个簇创建新的K-Means算法
KMeans公司 K均值 = 新的KMeans公司()

//计算算法,检索整数数组
//包含每个观测值的标签
KMeansClusterCollection系列 集群 =K均值.学习(观察)

//因此,前两个观察结果应该属于
//相同的集群(因此具有相同的标签)。同样应该
//接下来的四个观察结果和最后的三个。
整数[] 标签 =集群.决定(观察)

二进制拆分

平均偏移量

高斯混合模型

  1. 协议。NET框架
  2. 入门
  3. 出版的书籍
  4. 如何使用
  5. 示例应用程序

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