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
上傳用戶：清風冷雨
K均值是一個預先知道類數的算法，需要具備專業知識，不現實。本文提出一個確定類數的方法。
標簽： K均值 算法
上傳時間： 2015-03-30
上傳用戶：GavinNeko
清華大學的數據結構講義,經典的書籍,照這個講義複習,一切ok
標簽：
上傳時間： 2015-03-31
上傳用戶：it男一枚
用三種方法實現在數組中選擇第k個最小的元素
標簽： 數組 元素
上傳用戶：cccole0605
實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K，將n個對象分到K個類中去，使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點：產生類的大小相差不會很大，對于臟數據很敏感。 改進的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。
標簽： K均值算法 聚類
上傳時間： 2015-04-03
上傳用戶：sardinescn
Scalable k-means software and test datasets This package (a Unix tar file, gzipped) contains the source code for the software that was used to run the experiments for the article
標簽： Scalable datasets contains software
上傳時間： 2015-04-05
上傳用戶：康郎
K-均值算法的c語言實現，他是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類方法。
標簽： 均值算法 c語言
上傳用戶：zhuimenghuadie
這次上傳的代碼是關于K-means clusters的代碼，希望能對大家有用。
標簽： clusters K-means 代碼
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：lindor
用matlab編寫的4階R-K程序。對于仿真可能有所幫助。
標簽： matlab R-K 編寫 程序
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：bruce5996
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