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《算法和復(fù)雜度》（英文版）
標簽： 算法 復(fù)雜度 英文
上傳時間： 2015-03-01
上傳用戶：2525775
K-均值聚類算法的編程實現(xiàn)。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復(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)。這個時間復(fù)雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優(yōu)的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
排序算法的內(nèi)部復(fù)雜度分析,有八個算法,有時間和空間的分析,比較完整
標簽： 分 排序算法 復(fù)雜度 算法
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：ddddddos
一個用matlab實現(xiàn)的基于圖像灰度概率分布的圖像模糊增強算法，本人已使用。
標簽： matlab 圖像 分布 灰度
上傳用戶：www240697738
這是一個基于峰度的ICA算法，里面的ica_kurt.m是主文件，輸入為待處理的觀察信號，要求是矩陣形式，行數(shù)為所包含的分量數(shù)，列數(shù)為每一個分量包含的抽樣點數(shù)。
標簽： ICA 算法
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：qilin
聚類算法大部分都使用距離來計算相似度，本文探討了無需使用距離的方法。
標簽： 聚類算法 分 計算
上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：FreeSky
最小生成樹的prim算法 是求圖中的最短路徑的一個重要算法 但是是O(n2)復(fù)雜度的一個算法
標簽： prim 算法 n2 生成樹
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：wkchong
gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數(shù),cosine,euclidean ,KL.文本數(shù)據(jù)使用的是稀疏矩陣形式.
標簽： Clustering euclidean variation splitting
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：cainaifa
Otsu算法(灰度圖像的域值分割)的C++類實現(xiàn).
標簽： Otsu 算法 灰度圖像 分割
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：huyiming139
本程序是著名的騎士巡游問題,利用了最小度優(yōu)先和回溯算法,
標簽： 程序 回溯算法
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：yy541071797
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