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
上傳時間： 2015-03-31
上傳用戶：cccole0605
本人的delphi期末大作業，對學習delphi的新手有幫助哦
標簽： delphi
上傳時間： 2015-04-01
上傳用戶：jhksyghr
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
調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP，三維數組，(i,j,k)為第k個樣本的DP矩陣 targets 為 0 1 2
標簽： combining_predicts Confusion_matrix train_predicts train_targets
上傳時間： 2015-04-04
上傳用戶：it男一枚
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
這是我大一第二個學期期末制作的軟件工程課程設計，邏輯上沒有什么太復雜的， 當時學習的東西不是很多，用了鏈表，其中使用了DOS下漢字直顯，無需漢字系統 支持，使用了文件操作，就當時對c語言的聯系：）
標簽： 軟件工程
上傳用戶：xg262122
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
紅外接受的發送程序載波３８k，用指令來延時，調試通過
標簽： 紅外 發送 程序 載波
上傳時間： 2015-04-09
上傳用戶：小眼睛LSL
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