K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採(cǎi)用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)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.
上傳時(shí)間： 2016-08-19
上傳用戶：sy_jiadeyi
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測(cè)試對(duì)象。
標(biāo)簽： 聚類 k-means 對(duì)象 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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這是一個(gè)將n個(gè)樣本聚類到m個(gè)類別中 將n個(gè)樣本在m個(gè)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
上傳時(shí)間： 2014-08-09
上傳用戶：wkchong
針對(duì)區(qū)域立體匹配計(jì)算量大實(shí)時(shí)性差的困難,分析了相關(guān)匹配算法的實(shí)際工作過程,采用消除冗余因子和M2C濾 波、多級(jí)分辨率匹配減小計(jì)算復(fù)雜度,對(duì)算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,并利用超線程和D65/EF技術(shù)對(duì)算法進(jìn)行了加速,提出 了一種實(shí)時(shí)區(qū)域匹配算法。對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明算法符合了視覺導(dǎo)航的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求,并且對(duì)于提高其他區(qū)域 匹配算法實(shí)時(shí)性也具有重要借鑒意義。
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：xz85592677
很高效的判斷組合數(shù)C(n,k)的奇偶性。 巧妙的使用了位運(yùn)算。時(shí)間復(fù)雜度為O(1). 避免使用大數(shù)類。
上傳時(shí)間： 2016-12-01
上傳用戶：lizhen9880
雙線性內(nèi)插法(bi-linear interpolation) 此方法以(x,y)的四個(gè)鄰近點(diǎn)來求得最近似的灰度
標(biāo)簽： interpolation bi-linear 61548 灰度
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：三人用菜
雙線性內(nèi)插法(bi-linear interpolation) 此方法以(x,y)的四個(gè)鄰近點(diǎn)來求得最近似的灰度
標(biāo)簽： interpolation bi-linear 61548 灰度
上傳時(shí)間： 2014-12-21
上傳用戶：佳期如夢(mèng)
1)自選存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),輸入含n個(gè)頂點(diǎn)（用字符表示頂點(diǎn)）和e 條邊的圖G； (2)求每個(gè)頂點(diǎn)的度,輸出結(jié)果； (3)指定任意頂點(diǎn)x為初始頂點(diǎn),對(duì)圖G作DFS遍歷,輸出DFS 頂點(diǎn)序列(提示:使用一個(gè)棧實(shí)現(xiàn)DFS)； (4)指定任意頂點(diǎn)x為初始頂點(diǎn),對(duì)圖G作BFS遍歷,輸出BFS 頂點(diǎn)序列(提示:使用一個(gè)隊(duì)列實(shí)現(xiàn)BFS)； (5)輸入頂點(diǎn)x,查找圖G:若存在含x的頂點(diǎn),則刪除該結(jié)點(diǎn)及 與之相關(guān)連的邊,并作DFS遍歷(執(zhí)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(chǔ)結(jié)構(gòu)是鄰接矩陣,則用鄰接矩陣的信息生 成圖G的鄰接表,即復(fù)制圖G,然再執(zhí)行操作(2)；反之亦然。
標(biāo)簽： DFS 輸出 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 字符
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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行動(dòng)通訊上的的編程 這本書集中在三個(gè)主要的挑戰(zhàn) 1.更高的編程效率 2.降低計(jì)算的複雜度 2.提升容錯(cuò)性
標(biāo)簽： 效率
上傳時(shí)間： 2017-06-05
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