動態(tài)聚類的k均值算法－－用k均值算法解決動態(tài)聚類問題
資源簡介：基于均值聚類的車牌定位與識別系統(tǒng),用Delphi寫得，非常有用哦~~~~~~
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：zsjinju
資源簡介：基于ucos的多任務(wù)與系統(tǒng)時(shí)鐘實(shí)驗(yàn),使用信號量解決任務(wù)間互斥問題,把系統(tǒng)時(shí)間顯示在一個(gè)文本框中
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：jeffery
資源簡介：算法導(dǎo)論 還用介紹？ 算法導(dǎo)論 還用介紹？
上傳時(shí)間： 2014-08-17
上傳用戶：爺?shù)臍赓|(zhì)
資源簡介：此文章為基于在線聚類的雷達(dá)輻射源分類，它發(fā)展了新算法來在線更新分類。內(nèi)附詳細(xì)流程圖，及功能介紹?？晒┯胢atlab做聚類和在線更新的所有人參考。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：zhaiyanzhong
資源簡介：本文基于層次聚類的局限性，展開了描述，然后提出了解決辦法。
上傳時(shí)間： 2015-03-29
上傳用戶：teddysha
資源簡介：有關(guān)聚類的一些例子，主要是用人工數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類
上傳時(shí)間： 2014-06-02
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號
資源簡介：實(shí)驗(yàn)8 繼承與多態(tài) 8.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康? (1) 理解類的繼承，掌握變量隱藏、方法覆蓋的概念。 (2）理解引用類型的變量的賦值轉(zhuǎn)換原則。 (3）理解多態(tài)概念，掌握方法的匹配調(diào)用原則； (4）理解抽象類與接口的使用； (5）理解this和super的含義及使用。 (6）理...
上傳時(shí)間： 2016-08-05
上傳用戶：baiom
資源簡介：linux qt class 類的函數(shù)定義，實(shí)例可以直接運(yùn)行，讓你對linux類的使用有個(gè)基本的認(rèn)識
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：frank1234
資源簡介：動態(tài)聚類的k均值算法－－用k均值算法解決動態(tài)聚類問題
上傳時(shí)間： 2016-09-01
上傳用戶：zhenyushaw
資源簡介：K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因?yàn)槿绻妹棵?0億次的計(jì)算機(jī)對50個(gè)樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分...
上傳時(shí)間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
資源簡介：實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個(gè)數(shù)K，將n個(gè)對象分到K個(gè)類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點(diǎn)：產(chǎn)生類的大小相差不會很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對象叫做mediod來代替上面...
上傳時(shí)間： 2015-04-03
上傳用戶：sardinescn
資源簡介：k均值聚類的算法，這是通用程序！歡迎借鑒使用
上傳時(shí)間： 2015-04-12
上傳用戶：diets
資源簡介：實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個(gè)數(shù)K，將n個(gè)對象分到K個(gè)類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。
上傳時(shí)間： 2014-12-21
上傳用戶：zhouli
資源簡介：模式識別中K均值、ISODATA等聚類算法以及感知器線性判別算法的Java實(shí)現(xiàn)，源碼包含一個(gè)完整的Eclipse工程，便于重用
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：shanml
資源簡介：基于粗糙熵和K-均值聚類算法的圖像分割 基于粗糙熵和K-均值聚類算法的圖像分割
上傳時(shí)間： 2016-04-27
上傳用戶：Thuan
資源簡介：k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼...
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：2525775
資源簡介：c語言的k均值聚類算法。給定類的個(gè)數(shù)K，將N個(gè)對象分到K個(gè)類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小的算法。
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：woshiayin
資源簡介：數(shù)據(jù)挖掘中動態(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
資源簡介：用K均值算法實(shí)現(xiàn)聚類分析的Vc源碼，界面和算法都有
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：181992417
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：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（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
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：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
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：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
資源簡介：一個(gè)基于K均值聚類的ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，注釋寫的很明白，有不明白的地方可以發(fā)郵件問我。
上傳時(shí)間： 2015-07-21
上傳用戶：
資源簡介：k均值聚類的c#版本，我從網(wǎng)上找到的c版本經(jīng)改造而成
上傳時(shí)間： 2016-01-07
上傳用戶：zsjinju
資源簡介：程序中包含了C均值算法和固定增量法,兩方法為聚類的很好的方法.
上傳時(shí)間： 2016-04-24
上傳用戶：leixinzhuo
資源簡介：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
上傳用戶：waizhang
資源簡介：K-均值聚類的足球機(jī)器人的新型圖象分割方法，
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：tfyt
資源簡介：算法描述： K均值算法： 給定類的個(gè)數(shù)K，將N個(gè)對象分到K個(gè)類中去， 使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：TRIFCT
資源簡介：關(guān)于模糊c-均值算法改進(jìn)及其對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)聚類的對比，文章對模糊c-均值算法提出一改進(jìn)意見，并通過實(shí)踐證明。
上傳時(shí)間： 2016-07-17
上傳用戶：lepoke
