由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結(jié)果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區(qū)隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。
標簽： 均值聚類 算法 局部
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：hullow
k均值聚類算法源碼，比較經(jīng)典，無解壓密碼
標簽： 均值聚類 算法 源碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
是K均值算法的一個Linux下的編譯的程序,用標準C++編寫的
標簽： Linux K均值算法 編譯 程序
上傳時間： 2013-12-27
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數(shù)據(jù)挖掘中K均值算法的實現(xiàn)用MATLAB編寫
標簽： MATLAB 數(shù)據(jù)挖掘 K均值算法 編寫
上傳時間： 2015-03-23
上傳用戶：maizezhen
Grammatica是一個C#和Java的語法分析程序生成器(編譯器的編譯器)。它可以用LL(k)語法創(chuàng)建可讀的和帶有注釋的源代碼。它也支持創(chuàng)建一個運行時語法分析器，帶不生成源代碼。語法產(chǎn)生式用EBNF描述，使用規(guī)則表達式的符號
標簽： Grammatica Java 編譯器 LL
上傳時間： 2014-11-12
上傳用戶：569342831
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函數(shù)測度聚類效果時，如果各簇的形狀和大小差別很大，為使誤差平方和 Jc 值達到最小有可能出現(xiàn)將大的聚類簇分割的現(xiàn)象。
標簽： K-means 分 聚類算法
上傳時間： 2015-03-25
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k-means算法(matlab編寫),其中包含測試數(shù)據(jù)集,可以使用.
標簽： k-means matlab 算法 測試
上傳時間： 2014-01-12
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Parzen 窗 和 K近鄰法進行概率密度估計 還帶一個示波器控件.
標簽： Parzen 概率密度 控件 示波器
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：13517191407
K均值算法的一個改進算法，簡單實用，但是有點簡單。
標簽： K均值算法 改進算法
上傳時間： 2015-03-29
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K均值是一個預先知道類數(shù)的算法，需要具備專業(yè)知識，不現(xiàn)實。本文提出一個確定類數(shù)的方法。
標簽： K均值 算法
上傳時間： 2015-03-30
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