改進(jìn)的k-means方法,對(duì)聚類的實(shí)例節(jié)能型加權(quán) 少數(shù)類多數(shù)類的函數(shù)
資源簡(jiǎn)介:改進(jìn)的k-means方法,對(duì)聚類的實(shí)例節(jié)能型加權(quán) 少數(shù)類多數(shù)類的函數(shù)
上傳時(shí)間: 2017-03-16
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資源簡(jiǎn)介:改進(jìn)的k均值算法,可以加速運(yùn)行時(shí)間,詳見Using the Triangle Inequality to Accelerate k-means
上傳時(shí)間: 2016-05-07
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資源簡(jiǎn)介:用改進(jìn)的歐拉方法求解初值問題,其中一階微分方程未y =f(x,y)
上傳時(shí)間: 2013-12-17
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資源簡(jiǎn)介:C-C方法及改進(jìn)的C-C方法重構(gòu)相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能: 3000數(shù)據(jù)耗時(shí)3分鐘 -------------------------------- 參考文獻(xiàn): 1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf 2、基于改進(jìn)的C-C方法...
上傳時(shí)間: 2015-06-08
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資源簡(jiǎn)介:這個(gè)是采用歐氏距離下的k-means算法的matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2013-12-06
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資源簡(jiǎn)介:* 用改進(jìn)的歐拉方法求解初值問題,其中一階微分方程未y =f(x,y) * 初始條件為x=x[0]時(shí),y=y(tǒng)[0]. * 輸入: f--函數(shù)f(x,y)的指針 * x--自變量離散值數(shù)組(其中x[0]為初始條件) * y--對(duì)應(yīng)于自變量離散值的函數(shù)值數(shù)組(其中y[0]為初始條件) * h--計(jì)算步長(zhǎng) ...
上傳時(shí)間: 2015-07-26
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)基于類的k-means算法的實(shí)現(xiàn)。學(xué)習(xí)這個(gè)算法的一個(gè)好例子
上傳時(shí)間: 2015-09-04
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資源簡(jiǎn)介:基本的k-means聚類算法c++實(shí)現(xiàn),對(duì)于理解算法的過程非常有幫助。 Basic implementation of k-means algorithm with c++, it is very helpful to understand the procedure of k-means algorithm.
上傳時(shí)間: 2013-12-01
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資源簡(jiǎn)介:高效的k-means算法實(shí)現(xiàn),使用了k-d樹與局部搜索等提高k-means算法的執(zhí)行效率,同時(shí)包含示例代碼,用c++代碼實(shí)現(xiàn)。 Effecient implementation of k-means algorith, k-d tree and local search strategy are implementd to improve the effeciency, samples ar...
上傳時(shí)間: 2016-03-28
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資源簡(jiǎn)介:基于MATLAB的k-means算法 較好的解決了圖像分類聚類的問題
上傳時(shí)間: 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介:用MFC開發(fā)的簡(jiǎn)單的k-means實(shí)現(xiàn)代碼,原創(chuàng)啊
上傳時(shí)間: 2016-06-23
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資源簡(jiǎn)介:將Weka數(shù)據(jù)挖掘工具所產(chǎn)生的k-means和DBSCAN結(jié)果轉(zhuǎn)化成MATLAB可輸出三維圖像的格式
上傳時(shí)間: 2014-11-27
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用java實(shí)現(xiàn)的k-means的簡(jiǎn)單算法
上傳時(shí)間: 2014-08-28
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資源簡(jiǎn)介:實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的k-means算法 使用多次迭代從
上傳時(shí)間: 2016-08-01
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資源簡(jiǎn)介:matlab版本的k-means聚類程序,很簡(jiǎn)單易懂,適用于matlab和聚類的初學(xué)者
上傳時(shí)間: 2013-12-22
上傳用戶:wendy15
資源簡(jiǎn)介:基于改進(jìn)的C-C方法的相空間重構(gòu)參數(shù)選擇5.rar
上傳時(shí)間: 2016-10-25
上傳用戶:從此走出陰霾
資源簡(jiǎn)介:變尺度混沌優(yōu)化(MSCOA)是一種改進(jìn)的混沌優(yōu)化方法(COA),利用混沌運(yùn)動(dòng)的內(nèi)在隨機(jī)性、遍歷性和規(guī)律性進(jìn)行全局尋優(yōu)。
上傳時(shí)間: 2014-01-13
上傳用戶:weixiao99
資源簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘中動(dòng)態(tài)聚類的k-means算法,適合研究聚類人員。
上傳時(shí)間: 2014-01-04
上傳用戶:evil
資源簡(jiǎn)介:關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中的k-means算法的一種C語言實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2017-01-28
上傳用戶:Shaikh
資源簡(jiǎn)介:實(shí)現(xiàn)聚類算法中的k-means算法,對(duì)隨機(jī)生成的點(diǎn)進(jìn)行了聚類。
上傳時(shí)間: 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介:用java實(shí)現(xiàn)的k means算法,搞過數(shù)據(jù)挖掘的人應(yīng)該都知道的~
上傳時(shí)間: 2017-04-06
上傳用戶:zhouli
資源簡(jiǎn)介:改進(jìn)的混沌優(yōu)化方法及其應(yīng)用 內(nèi)容通俗易懂,是容易實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2013-12-26
上傳用戶:維子哥哥
資源簡(jiǎn)介:經(jīng)典的k-means對(duì)非鏈接主題無關(guān)網(wǎng)頁關(guān)鍵資源頁面判定
上傳時(shí)間: 2014-01-05
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資源簡(jiǎn)介:為了提高語音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率,提出了改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)方法。該方法在傳統(tǒng)基于能量和過零率的端點(diǎn)檢測(cè)方法基礎(chǔ)上,加入第三道門限——近似熵,對(duì)信號(hào)進(jìn)行三級(jí)門限檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法比傳統(tǒng)方法更有效、更優(yōu)越,能夠比較準(zhǔn)確的檢測(cè)語音信號(hào)。
上傳時(shí)間: 2013-12-21
上傳用戶:ppeyou
資源簡(jiǎn)介:這是針對(duì)一維k-means算法的實(shí)現(xiàn),如果想針對(duì)多維的k-means算法流程一樣,你只要設(shè)計(jì)一個(gè)多維數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就可以了
上傳時(shí)間: 2013-12-27
上傳用戶:Thuan
資源簡(jiǎn)介:k-means算法,請(qǐng)大家參考,這是一個(gè)新的k-means源碼
上傳時(shí)間: 2016-06-13
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資源簡(jiǎn)介:Hadoop下的k-means的Java實(shí)現(xiàn),使用eclipse。
上傳時(shí)間: 2017-05-12
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)k-means算法的改進(jìn)。使用了模糊聚類的方法,并且有演示過程。
上傳時(shí)間: 2015-06-11
上傳用戶:gundan
資源簡(jiǎn)介:系統(tǒng)聚類算法k-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法,常采用誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則,該算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)是相對(duì)可伸縮且高效率的,同時(shí)具有潛在的數(shù)據(jù)并行性。但是這種算法依賴于初始值的選擇以及數(shù)據(jù)的輸入順序;此外,當(dāng)運(yùn)用誤差平方和準(zhǔn)則...
上傳時(shí)間: 2015-03-25
上傳用戶:zhuoying119
資源簡(jiǎn)介:k-means是聚類分析中重要的一種方法,此源碼是k-means聚類分析的C語言實(shí)現(xiàn)。
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶:zhoujunzhen