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監(jiān)(jiān)督聚類(lèi)

  • 最近去看監(jiān)視器材,看到他們的監(jiān)視軟體 就突發(fā)奇想自己來寫一個看看 程式會把移動中的物體用綠色框框起來 並且把當(dāng)時的影像存成jpg檔(我把這個功能註解起來了) 我這個程式是在Ultr

    最近去看監(jiān)視器材,看到他們的監(jiān)視軟體 就突發(fā)奇想自己來寫一個看看 程式會把移動中的物體用綠色框框起來 並且把當(dāng)時的影像存成jpg檔(我把這個功能註解起來了) 我這個程式是在UltraEdit(類似記事本)下寫成的 程式裡用到JMF套件 主程式是webcamCapture.java

    標(biāo)簽: Ultr jpg 程式 器材

    上傳時間: 2015-05-22

    上傳用戶:zaizaibang

  • 實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數(shù)K

    實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數(shù)K,將n個對象分到K個類中去,使得類內(nèi)對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。

    標(biāo)簽: K均值算法 聚類

    上傳時間: 2014-12-21

    上傳用戶:zhouli

  • K-MEANS算法 輸入:聚類個數(shù)k

    K-MEANS算法 輸入:聚類個數(shù)k,以及包含 n個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)庫。 輸出:滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個聚類。 處理流程: (1) 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; (2) 循環(huán)(3)到(4)直到每個聚類不再發(fā)生變化為止 (3) 根據(jù)每個聚類對象的均值(中心對象),計算每個對象與這些中心對象的距離;并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進(jìn)行劃分; (4) 重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象)

    標(biāo)簽: K-MEANS 算法 輸入 聚類

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:chenjjer

  • ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Li

    ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Linkage (or Maximum Method, Furthest Neighbor) Average Linkage (UPGMA) Weighted Average Linkage (WPGMA) Mean Proximity Centroid (UPGMC) Median (WPGMC) Increase in Sum of Squares (Ward s Method) Sum of Squares Flexible (ß space distortion parameter) Density (or k-linkage, density-seeking mode analysis)

    標(biāo)簽: ClustanGraphics Complete Neighbor Linkage

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:003030

  • c語言的k均值聚類算法。給定類的個數(shù)K

    c語言的k均值聚類算法。給定類的個數(shù)K,將N個對象分到K個類中去,使得類內(nèi)對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小的算法。

    標(biāo)簽: c語言 均值聚類 算法

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:woshiayin

  • 數(shù)據(jù)挖掘-聚類-K-means算法Java實(shí)現(xiàn)

    K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法,它使用質(zhì)心定義原型,質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值,通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對象。 K-Means算法流程 step1:選擇K個點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2:repeat                將每個點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個簇                重新計算每個簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  例如下圖的樣本集,初始選擇是三個質(zhì)心比較集中,但是迭代3次之后,質(zhì)心趨于穩(wěn)定,并將樣本集分為3部分    我們對每一個步驟都進(jìn)行分析 step1:選擇K個點(diǎn)作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值,也就是說K是手動設(shè)置的,而不是像EM算法那樣自動聚類成n個簇 其次,如何選擇初始質(zhì)心      最簡單的方式無異于,隨機(jī)選取質(zhì)心了,然后多次運(yùn)行,取效果最好的那個結(jié)果。這個方法,簡單但不見得有效,有很大的可能是得到局部最優(yōu)。      另一種復(fù)雜的方式是,隨機(jī)選取一個質(zhì)心,然后計算離這個質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn),對于每個后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式,可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的,并且是散開的。 step2:repeat                將每個點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個簇                重新計算每個簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  如何定義最近的概念,對于歐式空間中的點(diǎn),可以使用歐式空間,對于文檔可以用余弦相似性等等。對于給定的數(shù)據(jù),可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。

    標(biāo)簽: K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法

    上傳時間: 2018-11-27

    上傳用戶:1159474180

  • N系列射頻同軸連接器

    N系列射頻同軸連接器

    標(biāo)簽: 射頻 同軸連接器

    上傳時間: 2013-06-29

    上傳用戶:eeworm

  • 類比與介面裝置(AIPD)新產(chǎn)品研討會

    類比與介面裝置(AIPD)新產(chǎn)品研討會

    標(biāo)簽: AIPD

    上傳時間: 2013-08-03

    上傳用戶:eeworm

  • AVR450為SLA、NiCd、NiMH 和Li-Ion 電池設(shè)計的充電器 PDF版

    AVR450為SLA、NiCd、NiMH 和Li-Ion 電池設(shè)計的充電器 PDF版

    標(biāo)簽: Li-Ion NiCd NiMH AVR

    上傳時間: 2013-07-02

    上傳用戶:eeworm

  • GB6109.10-1990漆包圓繞組線 第10部分:180級聚酯亞胺 聚酰胺復(fù)合漆包銅圓線

    GB6109.10-1990漆包圓繞組線 第10部分:180級聚酯亞胺 聚酰胺復(fù)合漆包銅圓線

    標(biāo)簽: 6109.10 1990 180 GB

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

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