基于動態(tài)的K值均值酸法 MATLAB 動態(tài)聚類K值的算法
資源簡介：基于動態(tài)的K值均值酸法 MATLAB 動態(tài)聚類K值的算法
上傳時間： 2013-12-27
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資源簡介：實現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數(shù)K，將n個對象分到K個類中去，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：產(chǎn)生類的大小相差不會很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面...
上傳時間： 2015-04-03
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資源簡介：實現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數(shù)K，將n個對象分到K個類中去，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。
上傳時間： 2014-12-21
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資源簡介：模式識別中的聚類k均值算法用C++ builder編碼實現(xiàn)是cpp文件
上傳時間： 2015-10-21
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資源簡介：是用來計算線形規(guī)劃問題的小工具,其用到的是單純型酸法
上傳時間： 2013-12-18
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資源簡介：基于動態(tài)聚類的電力變壓器故障診斷,適合對動態(tài)聚類感興趣的學習者 很難得的學習資料
上傳時間： 2014-01-27
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資源簡介：k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個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“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 MATLAB 源代碼...
上傳時間： 2014-01-21
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資源簡介：基于相似度聚類分析方法的異常入侵檢測系統(tǒng)的模型及實現(xiàn)
上傳時間： 2015-03-07
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資源簡介：模糊C均值聚類的一個參考材料,做模糊聚類是用的一個程序
上傳時間： 2015-08-10
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資源簡介：< 聚類收集大量的生物醫(yī)學文獻基于本體富硒圖代表性和相互細化策略>>
上傳時間： 2013-12-21
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資源簡介：用Fourier變換求取信號的功率譜---周期圖法 用Fourier變換求取信號的功率譜---分段周期圖法 用Fourier變換求取信號的功率譜---welch方法 功率譜估計----多窗口法（multitaper method ,MTM法） 功率譜估計----最大熵法（maxmum entmpy method,MEM法） 功...
上傳時間： 2016-07-16
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資源簡介：關(guān)于微分法求最大和最小、實驗與觀察(Ⅰ)：模擬盲人下山的迭代尋優(yōu)法、計算最佳水槽斷面面積的一些應(yīng)用MATLAB編寫最優(yōu)化程序的范例
上傳時間： 2016-12-13
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資源簡介：通過模糊c-均值（FCM）聚類實現(xiàn)圖像的分割。
上傳時間： 2017-07-08
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資源簡介：通過模糊c-均值（FCM）聚類實現(xiàn)圖像的分割。
上傳時間： 2014-01-17
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資源簡介：兩個聚類中心之間的最小距離，如小于此數(shù)，兩個聚類進行
上傳時間： 2013-12-22
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資源簡介：java實現(xiàn)層次聚類,最遠距離算法,具有良好的程序結(jié)構(gòu),具有通用性
上傳時間： 2013-12-16
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資源簡介：計算機的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域聚類分析方面的算法介紹
上傳時間： 2015-11-13
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資源簡介：模糊聚類分析方法的MATLAB程序，包括標準化，標定以及聚類等幾個子程序，還有一個研究生的考試成績的例子。
上傳時間： 2013-12-20
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資源簡介：本人認為很好的三篇關(guān)于圖象配準的文章。 用于特征點配準的快速聚類凸集投影算法.pdf 傅氏變換的自配準性質(zhì)及其在紋理識別和圖象分割中的應(yīng)用.pdf 用于快速特征點配準的聚類凸集投影算法.pdf
上傳時間： 2016-06-16
上傳用戶：yuchunhai1990
資源簡介：subclutering initializing fcm: 開發(fā)語言：MATLAB 功能：使用減法聚類初始化fcm算法的聚類中心，可以快速找到合適的初始聚類中心
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：lingzhichao
資源簡介：聚類網(wǎng)站carrot2的聚類源代碼，該網(wǎng)站屬于國際公認的聚類搜索引擎
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：franktu
資源簡介：開發(fā)的結(jié)合用C語言與MATLAB計算階躍光纖中的模場分布、傳播常數(shù)與功率分布情況。
上傳時間： 2016-11-07
上傳用戶：teddysha
資源簡介：本文檔包括了對軟件中用到的多元統(tǒng)計分析中判別分析與聚類分析的主要方法(包括距離判別分析,費希爾判別分析,貝葉斯判別分析,逐步判別分析及聚類分析)原理及在本軟件中使用的基本方法與設(shè)計流程圖進行了詳盡的闡釋,在通過本文檔的閱讀對軟件有一個總體的了解后...
上傳時間： 2014-07-01
上傳用戶：qazxsw
資源簡介：磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，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算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rici...
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：zhichenglu
資源簡介：模糊C-均值聚類算法是一種無監(jiān)督圖像分割技術(shù)，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優(yōu)解的缺點。提出了一種粒子群優(yōu)化與模糊C-均值聚類相結(jié)合的圖像分割算法，根據(jù)粒子群優(yōu)化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統(tǒng)的FCM對隨機初始值...
上傳時間： 2013-10-25
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資源簡介：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則函數(shù)作為聚類準則，該算法在處理大數(shù)據(jù)集時是相對可伸縮且高效率的，同時具有潛在的數(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，當運用誤差平方和準則...
上傳時間： 2015-03-25
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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個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個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“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 ...
上傳時間： 2016-07-31
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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個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個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“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 ...
上傳時間： 2013-12-19
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資源簡介：K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法，它使用質(zhì)心定義原型，質(zhì)心是一組點的均值，通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對象。 K-Means算法流程 step1：選擇K個點作為初始質(zhì)心 step2：repeat ? ? ? ? ? ? ? ?將每個點指派到最近的...
上傳時間： 2018-11-27
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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, 同時通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...
上傳時間： 2013-12-26
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