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由于K－均值聚類算法局部最優的特點

由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。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
k均值聚類算法源碼

k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼

標簽： 均值聚類算法源碼

上傳時間： 2014-07-09

上傳用戶：lnnn30
是K均值算法的一個Linux下的編譯的程序,用標準C++編寫的

是K均值算法的一個Linux下的編譯的程序,用標準C++編寫的

標簽： Linux K均值算法編譯程序

上傳時間： 2013-12-27

上傳用戶：aa54
數據挖掘中K均值算法的實現用MATLAB編寫

數據挖掘中K均值算法的實現用MATLAB編寫

標簽： MATLAB 數據挖掘 K均值算法編寫

上傳時間： 2015-03-23

上傳用戶：maizezhen
Grammatica是一個C#和Java的語法分析程序生成器(編譯器的編譯器)。它可以用LL(k)語法創建可讀的和帶有注釋的源代碼。它也支持創建一個運行時語法分析器

Grammatica是一個C#和Java的語法分析程序生成器(編譯器的編譯器)。它可以用LL(k)語法創建可讀的和帶有注釋的源代碼。它也支持創建一個運行時語法分析器，帶不生成源代碼。語法產生式用EBNF描述，使用規則表達式的符號

標簽： Grammatica Java 編譯器 LL

上傳時間： 2014-11-12

上傳用戶：569342831
系統聚類算法K-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法

系統聚類算法K-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法，常采用誤差平方和準則函數作為聚類準則，該算法在處理大數據集時是相對可伸縮且高效率的，同時具有潛在的數據并行性。但是這種算法依賴于初始值的選擇以及數據的輸入順序；此外，當運用誤差平方和準則函數測度聚類效果時，如果各簇的形狀和大小差別很大，為使誤差平方和 Jc 值達到最小有可能出現將大的聚類簇分割的現象。

標簽： K-means 分聚類算法

上傳時間： 2015-03-25

上傳用戶：zhuoying119
k-means算法(matlab編寫),其中包含測試數據集,可以使用.

k-means算法(matlab編寫),其中包含測試數據集,可以使用.

標簽： k-means matlab 算法測試

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：ddddddos
Parzen 窗和 K近鄰法進行概率密度估計還帶一個示波器控件.

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

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

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