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聚类指标小结

于 2020-06-19 发布
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代码说明:

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
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聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1410.png, 362 , 2016-11-11
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聚类指标小结\[1] Evaluation of clustering_files\img1416.png, 926 , 2016-11-11
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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
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    主要内容为R语言环境下的社交网络数据挖掘,附有源代码和数据,并包含案例所使用的PPT和相关文献。(The main content is under R locales social network data mining, with the source code and data, and includes cases PPT and related documentation used.)
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    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
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