登录
首页 » matlab » 聚类指标小结

聚类指标小结

于 2020-06-19 发布 文件大小:877KB
0 499
下载积分: 1 下载次数: 8

代码说明:

  聚类评价指标的各种说明,非常详细,请仔细阅读。(Cluster evaluation indicators of various descriptions, very detailed.)

文件列表:

聚类指标小结\EvaluationCalculate\references.txt, 497 , 2016-11-11
聚类指标小结\EvaluationCalculate\self_Evaluation.m, 2981 , 2016-11-11
聚类指标小结\EvaluationCalculate\test_Evaluation.m, 294 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering.htm, 32222 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\contents.png, 278 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\footnote.png, 190 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1191.png, 230 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1393.png, 9255 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1394.png, 1402 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1395.png, 674 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1396.png, 264 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1397.png, 250 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1398.png, 1446 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1399.png, 205 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1400.png, 446 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1401.png, 1642 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1402.png, 1479 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1403.png, 406 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1404.png, 381 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1405.png, 508 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1406.png, 410 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1407.png, 937 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1408.png, 852 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1409.png, 451 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1410.png, 362 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1411.png, 349 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1412.png, 750 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1413.png, 411 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1414.png, 389 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1415.png, 543 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1416.png, 926 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1417.png, 347 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1418.png, 1536 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1419.png, 154 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1420.png, 1729 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1421.png, 556 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1422.png, 284 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1423.png, 266 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1424.png, 379 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1425.png, 407 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1426.png, 392 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1427.png, 399 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1428.png, 248 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1429.png, 1123 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1430.png, 1694 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1431.png, 554 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1432.png, 656 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1433.png, 460 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1434.png, 498 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1435.png, 216 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img313.png, 128 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img317.png, 251 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img354.png, 216 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img521.png, 302 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img527.png, 330 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img529.png, 329 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img62.png, 258 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img855.png, 578 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\index.png, 246 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\irbook.htm, 315 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\next.png, 245 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\prev.png, 279 , 2016-11-11
聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\up.png, 211 , 2016-11-11
聚类指标小结\[2] 聚类评价指标 Rand Index,RI,Recall,Precision,F1 - lixuemei504的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.htm, 42996 , 2016-11-11
聚类指标小结\[3] 聚类的一些评价手段 - luoleicn的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.htm, 46837 , 2016-11-11
聚类指标小结\[4] 聚类结果的评估指标及其JAVA实现 - 一个人漫步走 - 博客频道 - CSDN.NET.htm, 64456 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客.htm, 200939 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\0.gif, 693 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\0.jpg, 22385 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\005uWm1Tjw8f25vhkymvnj313k13kq6q.jpg, 1441 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\0_002.jpg, 13359 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\1.jpg, 2656 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\100.jpg, 3513 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\100_002.jpg, 5543 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\11.swf, 2465 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\117X12px.gif, 1160 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\145686.jpg, 4870 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\1_002.jpg, 1475 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\20130808110619562.jpg, 3253 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\20130808110942546.jpg, 3412 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\20131207154559265.jpg, 2828 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\276304.jpg, 2283 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\276624.jpg, 1634 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\3ffda9c9gw1etm69r812dj205k05kdg5.jpg, 1839 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\50.jpg, 2158 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\50_002.jpg, 1384 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\50_003.jpg, 1686 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\50_004.jpg, 1930 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\63392b03jw8eqrx5uilwlj20v90v7whp.jpg, 1429 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\a.htm, 108 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\alipay.png, 22874 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\bootstrap.css, 99554 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\bootstrap.js, 27828 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\btn-index.png, 3283 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\core.php, 2640 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\default.css, 2352 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\embed.css, 54355 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\embed.js, 63708 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\h.js, 22225 , 2016-11-11
聚类指标小结\[5] 推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) _ 书影博客_files\highlight.js, 30174 , 2016-11-11

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • Hands-on programming with R
    说明:  本书精心策划了三个虚拟项目,将数据科学家必需的专业技能融合其中,教会读者如何将数据存储到计算机内存中,如何在必要的时候转换内存中的数据值,如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的RStudio培训师掌握宝贵的编程技能,并借助这些技能成为优秀的数据科学家。(Introduction to R Language)
    2019-05-30 15:04:30下载
    积分:1
  • sklearn-tree-BN-knn
    分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree,贝叶斯,knn,对数据进行模型训练,尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较,分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)
    2021-04-16 15:08:53下载
    积分:1
  • Python数据预处理
    说明:  Python数据预处理示例,包括数据清洗、数据整合、数据变换等操作。(Python data preprocessing examples, including data cleaning, data integration, data transformation and other operations.)
    2020-09-17 14:07:54下载
    积分:1
  • FNN与PCA和KPCA结合
    一种特征提取方法:结合主元分析(PCA)和核主元分析(KPCA)的前馈神经网络(FNN)(A feature extraction method: the feedforward neural network (FNN) combined with principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA))
    2020-09-18 10:27:53下载
    积分:1
  • DBSCAN
    Clustering the data with Density-Based Scan Algorithm with Noise (DBSCAN)
    2017-05-02 22:36:20下载
    积分:1
  • datasnooping
    机器学习 数据挖掘 数值算法 人工智能 全英文教材(python machine learning data snooping)
    2018-09-20 20:51:47下载
    积分:1
  • rdqern
    脉动风速功率谱估计,并与标准风谱进行对比()
    2018-05-25 15:20:02下载
    积分:1
  • AP聚类
    说明:  实现了无监督AP聚类 其优势在于不用知道聚类个数(The advantage of unsupervised AP clustering is that the number of clusters is not known)
    2020-08-13 18:05:48下载
    积分:1
  • 710776
    用C++实现各种排序算法:如冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序,归并排序,基数排序和堆排序,并带有源代码说明()
    2018-05-11 20:06:44下载
    积分:1
  • debbgger
    三次样条插值的C语言算法,但是总是数据溢出()
    2018-05-27 05:33:39下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载