主要是數(shù)據(jù)挖掘中的文本挖掘算法及其分析，其中包括層次聚類，空間向量模型等，處理對象有對于網(wǎng)頁的也有針對純文本的。
標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 挖掘算法 分
上傳時間： 2017-09-25
上傳用戶：anng
利用aiNet執(zhí)行資源聚類的算法分為兩部分：第一部分是aiNet學習算法，如上所述；第二部分是在獲得記憶細胞矩陣M和Ab-Ab之間的dij矩陣S基礎上，實現(xiàn)連通圖的剪枝聚類。
標簽： matlab、人工免疫
上傳時間： 2015-05-12
上傳用戶：weizhuofu
Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合，基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個經(jīng)過「同行評審」（peer review，可參考維基百科）、開放原始碼的函式庫，而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發(fā)的，同時部分函式庫的功能也已經(jīng)成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網(wǎng)站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內(nèi)容也非常地多元，根據(jù)官方的分類，大致上可以分為下面這二十類： 字串和文字處理（String and text processing） 容器（Containers） Iterators 演算法（Algorithms） Function objects and higher-order programming 泛型（Generic Programming） Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數(shù)學與數(shù)字（Math and numerics） 正確性與測試（Correctness and testing） 資料結構（Data structures） 影像處理（Image processing） 輸入、輸出（Input/Output） Inter-language support 記憶體（Memory） 語法分析（Parsing） 程式介面（Programming Interfaces） 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類，又都包含了一個或多個函式庫，可以說是功能相當豐富。
上傳時間： 2015-05-15
上傳用戶：fangfeng
K-Means算法是最古老也是應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個點作為初始質(zhì)心 step2：repeat 將每個點指派到最近的質(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行分析 step1：選擇K個點作為初始質(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，隨機選取質(zhì)心了，然后多次運行，取效果最好的那個結果。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)。 另一種復雜的方式是，隨機選取一個質(zhì)心，然后計算離這個質(zhì)心最遠的樣本點，對于每個后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過的質(zhì)心的最遠點。使用這種方式，可以確保質(zhì)心是隨機的，并且是散開的。 step2：repeat 將每個點指派到最近的質(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，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)，可能適應與多種合適的鄰近性度量。
標簽： 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
本書全面而系統(tǒng)地介紹了 MATLAB 算法和案例應用，涉及面廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎 涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識。本書結合算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具 體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。 本書共 32 章。涵蓋的內(nèi)容有 MATLAB 基礎知識、GUI 應用及數(shù)值分析、MATALB 工程應用實例、 GM 應用分析、PLS 應用分析、ES 應用分析、MARKOV 應用分析、AHP 應用分析、DWRR 應用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 網(wǎng)絡、基于 FCEM 的 TRIZ 評價、基于 PSO 的尋優(yōu)計算、基于 PSO 的機構優(yōu) 化、基本 PSO 的改進策略、基于 GA 的尋優(yōu)計算、基于 GA 的 TSP 求解、基于 Hopfield 的 TSP 求解、基 于 ACO 的 TSP 求解、基于 SA 的 PSO 算法、基于 kalman 的 PID 控制、基于 SOA 的尋優(yōu)計算、基于 Bayes 的數(shù)據(jù)預測、基于 SOA 的 PID 參數(shù)整定、基于 BP 的人臉方向預測、基于 Hopfield 的數(shù)字識別、基于 DEA 的投入產(chǎn)出分析、基于 BP 的數(shù)據(jù)分類、基于 SOM 的數(shù)據(jù)分類、基于人工免疫 PSO 的聚類算法、 模糊聚類分析和基于 GA_BP 的抗糖化活性研究。 本書適合所有想全面學習 MATALB 優(yōu)化算法的人員閱讀，也適合各種使用 MATALB 進行開發(fā)的工 程技術人員閱讀。對于相關高校的教學與研究，本書也是不可或缺的參考書。另外，對于 MATLAB 愛好 者，本書也對網(wǎng)絡上討論的大部分疑難問題給出了解答，值得一讀。
上傳時間： 2022-07-26
上傳用戶：
信號與系統(tǒng)分析及MATLAB實現(xiàn) 超清書簽版
標簽： MATLAB 信號與 系統(tǒng)分析
上傳時間： 2013-05-15
上傳用戶：eeworm
電路分析基礎課件 PPT版
標簽： 電路分析基礎
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
交大電氣-信號與系統(tǒng)分析課件 PPT版
標簽： 電氣 信號與 系統(tǒng)分析
上傳時間： 2013-06-12
上傳用戶：eeworm
機構和機械手分析
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
液壓系統(tǒng)的模擬機分析
標簽： 液壓系統(tǒng) 模擬機 分
上傳時間： 2013-06-12
上傳用戶：eeworm
