模式識(shí)別 均值 該方法取定C個(gè)類別和選取C個(gè)初始聚類中心，按最小距離原則將各模式分配到C類中的某一類，之后不斷地計(jì)算類心和調(diào)整各模式的類別，最終使各模式到其判屬類別中心的距離平方之和最小。
資源簡介：模式識(shí)別 均值 該方法取定C個(gè)類別和選取C個(gè)初始聚類中心，按最小距離原則將各模式分配到C類中的某一類，之后不斷地計(jì)算類心和調(diào)整各模式的類別，最終使各模式到其判屬類別中心的距離平方之和最小。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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資源簡介：圖像模式識(shí)別之VC＋＋技術(shù)實(shí)現(xiàn)》的附帶光盤（下篇：聚類程序）
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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資源簡介：模糊C均值初始聚類中心的選擇，供初學(xué)者參考
上傳時(shí)間： 2017-03-14
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資源簡介：模式識(shí)別－原理方法與應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-06-05
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資源簡介：專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G 模式識(shí)別－原理方法與應(yīng)用-313頁-8.1M.pdf
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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資源簡介：開發(fā)環(huán)境:C++ 簡要說明:這程序是《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別及其實(shí)現(xiàn)》（Pattern Recognition with Neural Networks in C++)美Abhijit S. Pandya等著電子工業(yè)出版社1999年6月，書號(hào)ISBN 7-5053-5088-9的第九章<神經(jīng)聯(lián)想記憶和Hopfield網(wǎng)絡(luò)>附的程序。
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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資源簡介：利用感知器和BP網(wǎng)進(jìn)行模式識(shí)別的基本方法，通過實(shí)驗(yàn)加深對(duì)基本概念的理解
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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資源簡介：模式識(shí)別概念、方法及應(yīng)用 國外計(jì)算機(jī)科學(xué)經(jīng)典教材
上傳時(shí)間： 2016-02-23
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資源簡介：這程序是《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別及其實(shí)現(xiàn)》（Pattern Recognition with Neural Networks in C++)美Abhijit S. Pandya等著電子工業(yè)出版社1999年6月 書號(hào)ISBN 7-5053-5088-9
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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資源簡介：基于傅里葉變換的掌紋識(shí)別！該方法的基本思想是先將掌紋圖像應(yīng)用傅立葉變換轉(zhuǎn)換到頻域,然后在頻域中進(jìn)行特征提取和描述.提取出來的特征備用來索引掌紋數(shù)據(jù)庫,以便當(dāng)一個(gè)新的掌紋圖像被輸入時(shí),可以很快確定該手掌是否已經(jīng)在掌紋庫中注冊(cè).
上傳時(shí)間： 2017-05-19
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資源簡介：基于PSO訓(xùn)練SVM的人臉識(shí)別 利用支持向量機(jī)在學(xué)習(xí)能力方面表現(xiàn)的良好性能,結(jié)合核主元分析特征提取方法,將其應(yīng)用于人臉識(shí)別中,該方法在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)了良好的識(shí)別性能,為人臉識(shí)別領(lǐng)域提供了一條新的識(shí)別途徑
上傳時(shí)間： 2014-12-03
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資源簡介：實(shí)用電子技術(shù)專輯 385冊(cè) 3.609G模式識(shí)別－原理方法與應(yīng)用 313頁 8.1M.pdf
上傳時(shí)間： 2014-05-05
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資源簡介：使用c-均值聚類算法在IRIS數(shù)據(jù)上進(jìn)行聚類分析，隨機(jī)選擇三個(gè)初始聚類中心，經(jīng)過多次迭代，最終將150個(gè)樣本分為三類。
上傳時(shí)間： 2017-04-07
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資源簡介：一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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資源簡介：一個(gè)用C語言實(shí)現(xiàn)的基于cure的數(shù)據(jù)聚類源代碼。
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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資源簡介：經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來約簡隱...
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：saharawalker
資源簡介：該程序是硬核聚類和自適應(yīng)硬核聚類的程序。
上傳時(shí)間： 2013-12-08
上傳用戶：lhw888
資源簡介：這是一本經(jīng)典的C編程入門圖書.適合C語言初學(xué)者和初級(jí)C程序員閱讀。書中給出了很多編程技巧和提示。而且現(xiàn)在市面上面已經(jīng)買不到紙質(zhì)的書籍了。
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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資源簡介：c庫函數(shù)和例題c庫函數(shù)和例題c庫c庫函數(shù)和例題函數(shù)和例題
上傳時(shí)間： 2014-11-18
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資源簡介：模式識(shí)別 ISODATA算法 ，ISODATA算法與C-均值算法相似，聚類中心都是通過樣本均值的迭代運(yùn)算來決定的；
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別，利用感知器和BP網(wǎng)進(jìn)行模式識(shí)別的基本方法
上傳時(shí)間： 2014-01-07
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資源簡介：在模式識(shí)別中，尤其需要對(duì)一些樣本進(jìn)行分類，聚類分析是常用的方法，本程序基于最小最大距離的聚類原則實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的聚類
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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資源簡介：模式識(shí)別經(jīng)典圖書，中文版。 闡明了模式識(shí)別的經(jīng)典方法和新方法，提供350多幅高質(zhì)量的雙色圖表，用于突出各種概念。收入大量是用的例題，采用偽代碼形式的模式識(shí)別算法。
上傳時(shí)間： 2017-02-11
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資源簡介：本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在交通的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義，詳細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)的原理和方法，并在此基礎(chǔ)上研究了交通檢測系統(tǒng)的算法和模型，通過本文的研究，初步探索了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在交通檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法...
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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資源簡介：磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rici...
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：zhichenglu
資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別，預(yù)測等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，ART和BP是常用的形式。
上傳時(shí)間： 2015-11-03
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資源簡介：vc編寫的模式識(shí)別的分類程序，可以對(duì)手寫數(shù)字和圖片數(shù)字進(jìn)行識(shí)別~~
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：縹緲
資源簡介：模式識(shí)別手寫數(shù)字分類程序，對(duì)0到9十個(gè)數(shù)字分類。
上傳時(shí)間： 2017-07-25
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資源簡介：提出了一種用于矢量量化的改進(jìn)的聚類算法,該算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基礎(chǔ)上,對(duì)初始碼本的生成、失真測度的選擇、非典型胞腔的處理等方面進(jìn)行了改進(jìn),從而減少了原算法在能量和增益上對(duì)聚類結(jié)果的影響.并將該算法應(yīng)用于波形編輯孤立字識(shí)別器,這...
上傳時(shí)間： 2017-05-30
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資源簡介：K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間： 2016-07-31
上傳用戶：youlongjian0
