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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(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(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). 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(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
壓縮演算法-基本的資料壓縮演算法-基本的Run-Length編碼
標(biāo)簽： Run-Length 算法
上傳時間： 2016-08-15
上傳用戶：牧羊人8920
壓縮演算法-基本的資料壓縮演算法-插表示Run-Length編碼的碼
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：妄想演繹師
壓縮演算法-基本的資料壓縮演算法-將run長度部分做為表示Run-Length編碼的碼
標(biāo)簽： Run-Length run 算法 分
上傳用戶：xjz632
壓縮演算法-基本的資料壓縮演算法-Run-Length編碼的解壓縮程式~對應(yīng)list1-3
標(biāo)簽： Run-Length list 算法 程式
上傳用戶：jeffery
資料壓縮技術(shù)與應(yīng)用-變動長度編碼壓縮及解壓縮(Run Length Encoding) 整數(shù)採用固定長度一個位元組表示法 對於只出現(xiàn)一次的位元組S亦用iS取代
標(biāo)簽： Encoding Length Run 表示法
上傳用戶：GavinNeko
資料壓縮技術(shù)與應(yīng)用-變動長度編碼壓縮(Run Length Encoding)~ 整數(shù)採用固定長度一個位元組表示法~ 對於只出現(xiàn)一次的位元組S亦用iS取代~
上傳用戶：asdfasdfd
資料壓縮技術(shù)與應(yīng)用~霍夫曼編碼壓縮及解壓縮(Huffman Coding)~資料結(jié)構(gòu)：霍夫曼樹，結(jié)構(gòu)struct
標(biāo)簽： Huffman Coding
上傳時間： 2014-07-18
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verilog除頻器可用於編碼段運用可以穩(wěn)定電路設(shè)計
標(biāo)簽： verilog
上傳時間： 2013-12-26
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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集作為測試對象。
標(biāo)簽： 聚類 k-means 對象 算法
上傳時間： 2014-01-21
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