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灰色關(guān)聯(lián)度

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
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

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。 Matlab 源代碼，以蘭花數據集作為測試對象。

標簽： 聚類 k-means 對象算法

上傳時間： 2014-01-21

上傳用戶：2525775
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。適應度：sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2

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

上傳用戶：wkchong
很高效的判斷組合數C(n,k)的奇偶性。巧妙的使用了位運算。時間復雜度為O(1). 避免使用大數類。

很高效的判斷組合數C(n,k)的奇偶性。巧妙的使用了位運算。時間復雜度為O(1). 避免使用大數類。

標簽： 組合位運算復雜度

上傳時間： 2016-12-01

上傳用戶：lizhen9880
1)自選存儲結構,輸入含n個頂點（用字符表示頂點）和e 條邊的圖G； (2)求每個頂點的度,輸出結果； (3)指定任意頂點x為初始頂點,對圖G作DFS遍歷,輸出DFS 頂點序列(提示:使用

1)自選存儲結構,輸入含n個頂點（用字符表示頂點）和e 條邊的圖G； (2)求每個頂點的度,輸出結果； (3)指定任意頂點x為初始頂點,對圖G作DFS遍歷,輸出DFS 頂點序列(提示:使用一個棧實現DFS)； (4)指定任意頂點x為初始頂點,對圖G作BFS遍歷,輸出BFS 頂點序列(提示:使用一個隊列實現BFS)； (5)輸入頂點x,查找圖G:若存在含x的頂點,則刪除該結點及與之相關連的邊,并作DFS遍歷(執行操作3)；否則輸出信息“無x”； (6)判斷圖G是否是連通圖，輸出信息“YES”/“NO”； (7)如果選用的存儲結構是鄰接矩陣,則用鄰接矩陣的信息生成圖G的鄰接表,即復制圖G,然再執行操作(2)；反之亦然。

標簽： DFS 輸出存儲結構字符

上傳時間： 2013-12-26

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本文是以數位訊號處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發

本文是以數位訊號處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發，而其主要分為硬體電路與軟體程式兩部分來完成。而就硬體電路來看分為量測電路模組、DSP周邊電路及RS232通訊模組、輸出模組三個部分，其中在輸出上可分為電流輸出、電壓輸出以及binary command給加熱驅動裝置, RS232 除了可以與PC聯絡外也可以與具有CPU的熱能驅動器做命令傳輸。在計畫中分析現有工業用加熱驅動裝置和溫度曲線的關係，並瞭解其控制情況。軟體方面即是溫控器之中央處理器程式，亦即DSP控制程式，其中包括控制理論、感測器線性轉換程式、I/O介面及通訊協定相關程式。在控制法則上，提出一個新的加熱體描述模型，然後以前饋控制為主並輔以PID控制，得到不錯的控制結果。

標簽： Processor Digital Singal DSP

上傳時間： 2013-12-24

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該函數是求出N*P矩陣的各行間的1減去平均灰色關聯度對稱矩陣

該函數是求出N*P矩陣的各行間的1減去平均灰色關聯度對稱矩陣，并用矩陣Z輸出

標簽： 矩陣函數減灰色關聯度

上傳時間： 2017-03-08

上傳用戶：xiaodu1124
灰色關聯度分析法是將研究對象及影響因素的因子值視為一條線上的點,與待識別對象及影響因素的因子值所繪制的曲線進行比較,比較它們之間的貼近度,并分別量化,計算出研究對象與待識別對象各影響因素之間的貼近程度

灰色關聯度分析法是將研究對象及影響因素的因子值視為一條線上的點,與待識別對象及影響因素的因子值所繪制的曲線進行比較,比較它們之間的貼近度,并分別量化,計算出研究對象與待識別對象各影響因素之間的貼近程度的關聯度,通過比較各關聯度的大小來判斷待識別對象對研究對象的影響程度。

標簽： 對象比較識別灰色關聯度

上傳時間： 2017-06-08

上傳用戶：2467478207
PKU ACM 1007 的源碼,求逆序的算法時間復雜度控制在O(n)

PKU ACM 1007 的源碼,求逆序的算法時間復雜度控制在O(n)

標簽： 1007 PKU ACM 源碼

上傳時間： 2014-11-26

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