K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2016-07-31
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上傳時間： 2013-12-19
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輸出入口處車廂編號依次為1,2,3,...n的所有可能輸出的長度.堆棧的數(shù)據(jù)類型實現(xiàn) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題集c語言版(嚴蔚敏版)中2.3的可行程序
標簽： 2.3 輸出 堆棧 c語言
上傳時間： 2016-08-14
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FFT代原碼為C++需要測過才能用，所有檔案階完整
標簽： FFT
上傳時間： 2016-08-17
上傳用戶：zhanditian
在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數(shù)值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
標簽： SVM 分 分散
上傳時間： 2016-08-19
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考查嵌入式C開發(fā)人員的最好的0x10道題.doc ?疾榍度朧紺開發(fā)人員的最好的0x10道題.doc
標簽： 0x10 嵌入式C
上傳時間： 2016-08-28
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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
標簽： 聚類 k-means 對象 算法
上傳時間： 2014-01-21
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這是一個將n個樣本聚類到m個類別中 將n個樣本在m個類里如何分配輸出的遺傳算法代碼。 適應(yīng)度：sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2
標簽： sum xi-vj 110 樣本
上傳時間： 2014-08-09
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可生成C語言代碼流程結(jié)構(gòu)的軟件. 如需使用說明,可上網(wǎng)查找相關(guān)資料. 此軟件是好評度較高的看代碼軟件
標簽： 軟件 C語言代碼 流程 使用說明
上傳時間： 2016-10-19
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用c++編的N個實例子， 有參考價值
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上傳時間： 2013-12-09
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