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協(xié)(xié)<b>方差</b>矩陣

  • 小波閾值去噪

    小波閾值去噪,比較了軟閾值,硬閾值及當(dāng)今各種閾值計(jì)算方法和閾值函數(shù)處理方法的性能,通過(guò)信噪比及均方差的比較,得出各種的算法的優(yōu)劣。

    標(biāo)簽: 小波閾值 去噪

    上傳時(shí)間: 2016-05-30

    上傳用戶(hù):qiaoyue

  • 該算法

    該算法,先對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行休整,然后用信息論的方法得出信號(hào)的源數(shù),這是進(jìn)行空間普估計(jì)的基礎(chǔ)

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時(shí)間: 2016-05-30

    上傳用戶(hù):gaojiao1999

  • 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

    對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并打開(kāi)圖形數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)話(huà)框,該對(duì)話(huà)框可以獲得數(shù)據(jù)的最小值、最大值、平均值、中值以及均方差等。

    標(biāo)簽: 對(duì)數(shù) 統(tǒng)計(jì)分析

    上傳時(shí)間: 2013-12-23

    上傳用戶(hù):彭玖華

  • K-MEANS算法 輸入:聚類(lèi)個(gè)數(shù)k

    K-MEANS算法 輸入:聚類(lèi)個(gè)數(shù)k,以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)。 輸出:滿(mǎn)足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類(lèi)。 處理流程: (1) 從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心; (2) 循環(huán)(3)到(4)直到每個(gè)聚類(lèi)不再發(fā)生變化為止 (3) 根據(jù)每個(gè)聚類(lèi)對(duì)象的均值(中心對(duì)象),計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離;并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分; (4) 重新計(jì)算每個(gè)(有變化)聚類(lèi)的均值(中心對(duì)象)

    標(biāo)簽: K-MEANS 算法 輸入 聚類(lèi)

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶(hù):chenjjer

  • 心理測(cè)量統(tǒng)計(jì)分析中

    心理測(cè)量統(tǒng)計(jì)分析中,進(jìn)行多元方差分析的Delphi源代碼

    標(biāo)簽: 測(cè)量 統(tǒng)計(jì)分析

    上傳時(shí)間: 2013-12-14

    上傳用戶(hù):tuilp1a

  • 應(yīng)用自適應(yīng)的干擾對(duì)消法去除高斯白噪聲

    應(yīng)用自適應(yīng)的干擾對(duì)消法去除高斯白噪聲,程序中給出兩種相關(guān)噪聲產(chǎn)生的方法,第一種只有一個(gè)噪聲是隨機(jī)產(chǎn)生的,第二種兩個(gè)噪聲都是隨機(jī)產(chǎn)生的。程序中給出了去噪后信噪比和均方差的增益。

    標(biāo)簽: 干擾對(duì)消 高斯白噪聲

    上傳時(shí)間: 2013-11-30

    上傳用戶(hù):cazjing

  • 詞法分析器 對(duì)輸入一個(gè)函數(shù)

    詞法分析器 對(duì)輸入一個(gè)函數(shù),并對(duì)其分析main() { int a,b a = 10 b = a + 20 }

    標(biāo)簽: 分析器 函數(shù) 輸入

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶(hù):hfmm633

  • kalman濾波學(xué)習(xí)的Maltab程序

    kalman濾波學(xué)習(xí)的Maltab程序,特點(diǎn)是簡(jiǎn)單清晰,過(guò)程噪聲和觀測(cè)噪聲的方差可以設(shè)定,能夠直觀的學(xué)習(xí)濾波器的特點(diǎn)。

    標(biāo)簽: kalman Maltab 濾波 程序

    上傳時(shí)間: 2016-07-30

    上傳用戶(hù):許小華

  • 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(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足:同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各

    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(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足:同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下:首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象,則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類(lèi)中心所代表的)聚類(lèi);然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心(該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值);不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn):各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊,而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)

    標(biāo)簽: 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象

    上傳時(shí)間: 2016-07-31

    上傳用戶(hù):youlongjian0

  • 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(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足:同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各

    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(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足:同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下:首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象,則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類(lèi)中心所代表的)聚類(lèi);然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心(該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值);不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn):各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊,而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)

    標(biāo)簽: 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象

    上傳時(shí)間: 2013-12-19

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