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均值算法

  • 數(shù)據(jù)挖掘常用的算法

    數(shù)據(jù)挖掘常用的算法,包括id3,k均值,F(xiàn)CM,SVM,CART五個(gè)常用的算法,是用matlab編寫的。

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)挖掘 算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-23

    上傳用戶:exxxds

  • 用遺傳算法解決通信中的TDOA問題 文件名 program 完成功能 求出在進(jìn)行account_test次的試驗(yàn)中每一次的最優(yōu)染色體

    用遺傳算法解決通信中的TDOA問題 文件名 program 完成功能 求出在進(jìn)行account_test次的試驗(yàn)中每一次的最優(yōu)染色體,并且求出均值MV,和均方誤差MSE 文件名 definition_constant( ) 完成功能 對(duì)各個(gè)常量試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定 文件名 main_program 完成功能 完成一次試驗(yàn)的計(jì)算 文件名 all_Noise 完成功能 計(jì)算TDOA值(由基站所測量的TDOA(受到噪聲的干擾)) 文件名 gen_ini_pop_arr 完成功能 產(chǎn)生染色體矩陣pop_arr,矩陣的1,2行為估計(jì)的x,y坐標(biāo),矩陣的3,4行為0。

    標(biāo)簽: account_test program TDOA 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-22

    上傳用戶:shinesyh

  • 人頭跟蹤算法

    人頭跟蹤算法,采用均值漂移和形狀約束模型。

    標(biāo)簽: 跟蹤算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-22

    上傳用戶:225588

  • K均值法

    K均值法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有用 不同于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法

    標(biāo)簽: K均值

    上傳時(shí)間: 2015-10-06

    上傳用戶:epson850

  • 文件夾中NPFMain.m為濾波算法主運(yùn)行程序

    文件夾中NPFMain.m為濾波算法主運(yùn)行程序,CRLBCompute.m為計(jì)算CRLB并且畫出CRLB、NPF、EKF/IMM-EKF濾波誤差(均值和均方差)曲線。

    標(biāo)簽: NPFMain 濾波算法 運(yùn)行程序

    上傳時(shí)間: 2013-12-12

    上傳用戶:一諾88

  • C均值法

    C均值法,用于模式識(shí)別中的聚類算法。非常好用!

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2014-01-17

    上傳用戶:huql11633

  • k均值聚類方法的c代碼

    k均值聚類方法的c代碼,并且?guī)в芯垲悢?shù)據(jù),適用于剛剛接觸該算法的初學(xué)者

    標(biāo)簽: 均值聚類 代碼

    上傳時(shí)間: 2015-11-29

    上傳用戶:jkhjkh1982

  • 使用C8051F實(shí)現(xiàn)脈搏及血氧飽和度測量 包括均值濾波

    使用C8051F實(shí)現(xiàn)脈搏及血氧飽和度測量 包括均值濾波,微分閾值算法

    標(biāo)簽: C8051F 脈搏 測量 均值濾波

    上傳時(shí)間: 2016-03-05

    上傳用戶:lvzhr

  • 摘 要 該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準(zhǔn)則下

    摘 要 該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準(zhǔn)則下,灰度均值直方圖的最佳模糊劃分 參數(shù)來確定兩個(gè)模糊集 和 ,圖像分割閾值即選取為兩個(gè)模糊集的交點(diǎn)。該算法用 的模糊熵定義適應(yīng)度函數(shù), . / 01234 采用改進(jìn)的遺傳算法尋求最佳模糊參數(shù)。該文對(duì)遺傳算法的改進(jìn)包括,給出了縮短染色體碼長的編碼方法和性能良好的 改進(jìn)的單點(diǎn)交叉算子和均勻變異算子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的分割效果與二維模糊熵算法接近,而計(jì)算時(shí)間還沒有用 到二維模糊熵算法的一半。

    標(biāo)簽: 算法 圖像 準(zhǔn)則 閾值分割

    上傳時(shí)間: 2013-12-27

    上傳用戶:nanfeicui

  • K-MEANS算法 輸入:聚類個(gè)數(shù)k

    K-MEANS算法 輸入:聚類個(gè)數(shù)k,以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫。 輸出:滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。 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)象作為初始聚類中心; (2) 循環(huán)(3)到(4)直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止 (3) 根據(jù)每個(gè)聚類對(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)聚類的均值(中心對(duì)象)

    標(biāo)簽: K-MEANS 算法 輸入 聚類

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:chenjjer

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