采用二叉樹數據結構
采用二叉樹數據結構，屬性均值聚類算法在圖象識別中的應用。...
均值聚類技術資料
?? 資源總數：1186
?? 源代碼：2160
均值聚類，作為一種經典的無監督學習算法，在數據挖掘、模式識別及圖像處理等領域展現出卓越效能。通過將數據集劃分為多個簇，每個簇內的點盡可能接近，而不同簇間保持一定距離，實現高效的數據分類與分析。掌握均值聚類技術不僅能夠幫助工程師優化信號處理流程，還能在智能系統設計中發揮關鍵作用。本站提供1186個精選資源，涵蓋理論講解到實戰案例，助力您深入理解并靈活運用這一強大工具。
?? 均值聚類熱門資料
查看全部1186個資源 ?包含兩個文件KMEAN.h,KMEAN.CPP,使用方法非常簡單
包含兩個文件KMEAN.h,KMEAN.CPP,使用方法非常簡單，將數據存成.dat文件，即可對其進行Ｋ均值聚類...
現有的幾個網絡拓撲隨機發生器
現有的幾個網絡拓撲隨機發生器，其實很難生成理想的網絡拓撲結構，其主要原因在于很難控制節點的疏密和間距。我們提出來的這個改進算法，在隨機拋撒節點的時候使用了K均值聚類，由本算法作為網絡拓撲發生器，網絡節點分布均勻且疏密得當，邊的分布也比較均衡...
C-means 算法
C-means 算法，模式識別中常用到的C均值聚類算法，使用VC開發，版權歸開發者所有...
非線性系統多模型自適應控制研究
1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然...
?? 均值聚類源代碼
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