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溫度監(jiān)測系統(tǒng)

K-均值聚類算法的編程實現。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。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，k為類別數，m為樣本維數。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，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
/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * *

/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */

標簽： jakcy_wu wujichun author 算法

上傳時間： 2014-01-26

上傳用戶：weiwolkt
算法不僅具有旋轉不變性, 而且對灰度變化、噪聲、光照以及對比度變化等也具有很好的魯棒性, 同時匹配速度比歸一化積相關匹配算法(N P rod) 提高了近一倍。

算法不僅具有旋轉不變性, 而且對灰度變化、噪聲、光照以及對比度變化等也具有很好的魯棒性, 同時匹配速度比歸一化積相關匹配算法(N P rod) 提高了近一倍。

標簽： rod 變化算法旋轉

上傳時間： 2015-06-09

上傳用戶：anng
時間復雜度為O(nlogn)的Joseph排列問題的計算程序。程序的運行時間與m無關。在一分鐘之內可以計算n=10^6,m任意的Joseph排列問題.

時間復雜度為O(nlogn)的Joseph排列問題的計算程序。程序的運行時間與m無關。在一分鐘之內可以計算n=10^6,m任意的Joseph排列問題.

標簽： Joseph nlogn 計算程序

上傳時間： 2013-12-21

上傳用戶：zhanditian
時間復雜度為O(nlogn)的最長單調遞增子序列問題的計算程序。不是動態規劃算法。在一分鐘之內可以計算n=10^6個元素的遞增子序列。

時間復雜度為O(nlogn)的最長單調遞增子序列問題的計算程序。不是動態規劃算法。在一分鐘之內可以計算n=10^6個元素的遞增子序列。

標簽： nlogn 遞增序列計算

上傳時間： 2014-03-10

上傳用戶：1966640071
堆排序穩定的排序復雜度為N（logN ）也是一種快速的排序

堆排序穩定的排序復雜度為N（logN ）也是一種快速的排序

標簽： logN 排序復雜度

上傳時間： 2015-12-01

上傳用戶：chfanjiang
數據結構中的樹狀數組,能夠實現高效查詢,在數組中進行查詢的復雜度為 O(log(n

數據結構中的樹狀數組,能夠實現高效查詢,在數組中進行查詢的復雜度為 O(log(n

標簽： log 數組查詢數據結構

上傳時間： 2016-01-28

上傳用戶：zjf3110
有限期作業安排問題”描述如下:有n個任務J1,J2,...,Jn,每個任務Ji都有一個完成期限di,若任務Ji在它的期限di內完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設完成每

有限期作業安排問題”描述如下:有n個任務J1,J2,...,Jn,每個任務Ji都有一個完成期限di,若任務Ji在它的期限di內完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設完成每一個任務所需時間均為一個單位時間).這個問題適合用貪心算法來解決,貪心算法的出發點是每一次都選擇利潤大的任務來完成以期得到最多的收益但是對于本問題由于每一個任務都有一個完成的期限,因此在任務安排過程中除了考慮利潤Ci外,還要考慮期限di.

標簽： Jn Ci di

上傳時間： 2016-06-27

上傳用戶：s363994250
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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個數據對象任意選擇 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開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. 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

上傳用戶：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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個數據對象任意選擇 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開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. 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： 2013-12-19

上傳用戶：chenlong

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溫度監(jiān)測系統(tǒng)

K-均值聚類算法的編程實現。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nkm

/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值權數）求和/n *

算法不僅具有旋轉不變性, 而且對灰度變化、噪聲、光照以及對比度變化等也具有很好的魯棒性, 同時匹配速度比歸一化積相關匹配算法(N P rod) 提高了近一倍。

時間復雜度為O(nlogn)的Joseph排列問題的計算程序。程序的運行時間與m無關。在一分鐘之內可以計算n=10^6,m任意的Joseph排列問題.

時間復雜度為O(nlogn)的最長單調遞增子序列問題的計算程序。不是動態規劃算法。在一分鐘之內可以計算n=10^6個元素的遞增子序列。

堆排序穩定的排序復雜度為N（logN ）也是一種快速的排序

數據結構中的樹狀數組,能夠實現高效查詢,在數組中進行查詢的復雜度為 O(log(n

有限期作業安排問題”描述如下:有n個任務J1,J2,...,Jn,每個任務Ji都有一個完成期限di,若任務Ji在它的期限di內完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設完成每

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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