可在q3d裡接收webcam的數(shù)值，讓q3d使用者能用webcam
上傳時(shí)間： 2016-09-22
上傳用戶：ynwbosss
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)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測(cè)試對(duì)象。
標(biāo)簽： 聚類 k-means 對(duì)象 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：2525775
聚類算法：k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對(duì)象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類。步驟： 1，任意選取K個(gè)對(duì)象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環(huán)的： 2，將余下的對(duì)象分到各個(gè)類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對(duì)于每個(gè)類（Oi）中，順序選取一個(gè)Or，計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個(gè)Or來代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來。 這種算法對(duì)于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計(jì)算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。 這里是MAtlab源代碼。
標(biāo)簽： medoids mediod 聚類算法 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：txfyddz
數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典k-means算法C源碼實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： k-means 數(shù)據(jù)挖掘 算法 源碼
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：xmsmh
K-means聚類算法的java實(shí)現(xiàn)描述！有詳盡的說明，對(duì)初學(xué)者非常有用！
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：love_stanford
k-means算法 自定義數(shù)據(jù)樣本和類中心 已經(jīng)調(diào)試實(shí)現(xiàn) 并且有圖清晰表示
標(biāo)簽： k-means 算法 數(shù)據(jù) 樣本
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：wweqas
非常簡(jiǎn)單的MAKEFILE文件, 先把執(zhí)行build_pc.sh 生成makefile文件 再make 很簡(jiǎn)單,也很實(shí)用,適合初學(xué)!大蝦就不要下了!
標(biāo)簽： MAKEFILE build_pc makefile make
上傳時(shí)間： 2013-12-05
上傳用戶：wff
一種c語言算法 k-mean.c
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
一種基于貝葉斯理論的目標(biāo)驗(yàn)證方法。 提出了一種驗(yàn)證圖像中候選目標(biāo)的新方案. 綜合目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),將目標(biāo)驗(yàn)證轉(zhuǎn)化為給定候選目標(biāo)的條 件下,圖像特征觀察集合的條件概率問題. 同時(shí),提取圖像的短線段特征,利用短線段特征的觀察,給出了一種目標(biāo) 驗(yàn)證方法排除復(fù)雜場(chǎng)景圖像中虛假建筑物目標(biāo). 在自然圖像集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,所提出的方法能有效排除虛假 目標(biāo),滿足處理自然圖像的要求.
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：rishian
一個(gè)利用KDD1999數(shù)據(jù)集而完成的改進(jìn)K-means聚類算法的實(shí)現(xiàn).
標(biāo)簽： K-means 1999 KDD 數(shù)據(jù)集
上傳時(shí)間： 2016-10-01
上傳用戶：ve3344
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