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delphi 作 的k線圖

delphi 作 的k線圖

標簽： delphi

上傳時間： 2015-03-06

上傳用戶：l254587896

asp.net數(shù)據(jù)庫程序范例

asp.net數(shù)據(jù)庫程序范例

標簽： asp net 程序 范例

上傳時間： 2013-12-23

上傳用戶：wqxstar

This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source codemay be found in KMEANS.C

This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source codemay be found in KMEANS.CPP. Sample data isfound in KM2.DAT. The KMEANSprogram accepts input consisting of vectors and calculates the givennumber of cluster centers using the K-means algorithm. Output isdirected to the screen.

標簽： implementing directory algorithm contains

上傳時間： 2014-01-27

上傳用戶：maizezhen

數(shù)據(jù)挖掘中k-means聚類算法的實現(xiàn)源代碼

數(shù)據(jù)挖掘中k-means聚類算法的實現(xiàn)源代碼

標簽： k-means 數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法 源代碼

上傳時間： 2013-12-21

上傳用戶：as275944189

32 k eeprom c51 源程序 調(diào)試通過

32 k eeprom c51 源程序 調(diào)試通過

標簽： eeprom c51 32 源程序

上傳時間： 2015-03-15

上傳用戶：zhangjinzj

/*最大k乘積問題 問題描述: 設I是一個n位十進制整數(shù)。如果將I劃分為k段

/*最大k乘積問題 問題描述: 設I是一個n位十進制整數(shù)。如果將I劃分為k段，則可得到k個整數(shù)。這k個整數(shù)的乘積稱為I的一個k乘積 。 試設計一個算法，對于給定的I和k，求出I的最大k乘積（n<=10）。 示例:輸入為 ： 4 3 結果:1234 */

標簽： 十進制 分 整數(shù)

上傳時間： 2013-12-14

上傳用戶：caixiaoxu26

動態(tài)聚類k-means演算 將輸入在程式中的數(shù)據(jù)資料 給予適當?shù)姆秩?/a>

標簽： k-means 程式 分

上傳時間： 2015-03-16

上傳用戶：離殤

(1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲結構 (2)從源點v出發(fā),令ve[0]=0,按拓撲排序求其余各項頂點的最早發(fā)生時間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓

(1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲結構 (2)從源點v出發(fā),令ve[0]=0,按拓撲排序求其余各項頂點的最早發(fā)生時間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓樸有序序列中頂點個數(shù)小于網(wǎng)中頂點數(shù)n,則說明網(wǎng)中存在環(huán),不能求關鍵路徑,算法終止 否則執(zhí)行步驟(3)(3)從匯點v出發(fā),令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓樸排序求其余各頂點的最遲發(fā)生時間vl[i](n-2>=i>=2). (4)根據(jù)各頂點的ve和vl值,求每條弧s的最早發(fā)生時間e(s)和最遲開始時間l(s).若某條弧滿足條件e(s)=l(s),則為關鍵活動.

標簽： lt ve AOE gt

上傳時間： 2014-11-28

上傳用戶：fredguo

K-均值聚類算法的編程實現(xiàn)。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m

K-均值聚類算法的編程實現(xiàn)。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優(yōu)的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。

標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理

上傳時間： 2015-03-18

上傳用戶：yuanyuan123

由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點

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