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聚類分析

  • ISODATA算法是一種基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的非監(jiān)督學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)聚類算法

    ISODATA算法是一種基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的非監(jiān)督學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)聚類算法,有較強(qiáng)的實(shí)用性。介紹了ISODATA算法原理和實(shí)現(xiàn)步驟,結(jié)合具體算例進(jìn)行了聚類分析,得到了理想的分類結(jié)果,并分析了參數(shù)的選取將對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生的影響。

    標(biāo)簽: ISODATA 算法 模式識(shí)別 動(dòng)態(tài)

    上傳時(shí)間: 2014-07-10

    上傳用戶:xiaohuanhuan

  • web流數(shù)據(jù)聚類挖掘的研究和應(yīng)用。流數(shù)據(jù)作為一種特殊的可挖掘的數(shù)據(jù)類型

    web流數(shù)據(jù)聚類挖掘的研究和應(yīng)用。流數(shù)據(jù)作為一種特殊的可挖掘的數(shù)據(jù)類型,特別是基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅速發(fā)展的今天,其彰顯出的重要地位決定了它的挖掘技術(shù)需要被認(rèn)真考慮,而如何在流數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的聚類分析,是一個(gè)吸引研究者很大注意力的問題。

    標(biāo)簽: web 數(shù)據(jù) 聚類 數(shù)據(jù)類型

    上傳時(shí)間: 2013-12-23

    上傳用戶:三人用菜

  • 模糊聚類算法

    模糊聚類算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的聚類分析,供大家參考

    標(biāo)簽: 模糊聚類 算法

    上傳時(shí)間: 2014-08-10

    上傳用戶:sz_hjbf

  • 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法簡(jiǎn)單實(shí)例

    數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法簡(jiǎn)單實(shí)例,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字的聚類分析,可以幫助初學(xué)者理解聚類算法

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法

    上傳時(shí)間: 2014-08-06

    上傳用戶:hewenzhi

  • 先用C-均值聚類算法程序

    先用C-均值聚類算法程序,并用下列數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。在確認(rèn)編程正確后,采用蔡云龍書的附錄B中表1的Iris數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。然后使用近鄰法的快速算法找出待分樣本X(設(shè)X樣本的4個(gè)分量x1=x2=x3=x4=6;子集數(shù)l=3)的最近鄰節(jié)點(diǎn)和3-近鄰節(jié)點(diǎn)及X與它們之間的距離。

    標(biāo)簽: 均值聚類 算法 程序

    上傳時(shí)間: 2014-01-23

    上傳用戶:frank1234

  • 聚類是數(shù)據(jù)挖掘中重要的研究課題。文章介紹了聚類

    聚類是數(shù)據(jù)挖掘中重要的研究課題。文章介紹了聚類,討論了聚類分析中的數(shù)據(jù)類型及其相異度,概括了數(shù)據(jù) 挖掘中常用的聚類方法。最后,提出了聚類研究中今后的若干發(fā)展趨勢(shì)。

    標(biāo)簽: 聚類 數(shù)據(jù)挖掘

    上傳時(shí)間: 2013-12-24

    上傳用戶:lepoke

  • MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用(余勝威)

    本書全面而系統(tǒng)地介紹了 MATLAB 算法和案例應(yīng)用,涉及面廣,從基本操作到高級(jí)算法應(yīng)用,幾乎 涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識(shí)。本書結(jié)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(xué)習(xí)和掌握各種算法在不同案例中的應(yīng)用。 本書共 32 章。涵蓋的內(nèi)容有 MATLAB 基礎(chǔ)知識(shí)、GUI 應(yīng)用及數(shù)值分析、MATALB 工程應(yīng)用實(shí)例、 GM 應(yīng)用分析、PLS 應(yīng)用分析、ES 應(yīng)用分析、MARKOV 應(yīng)用分析、AHP 應(yīng)用分析、DWRR 應(yīng)用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 網(wǎng)絡(luò)、基于 FCEM 的 TRIZ 評(píng)價(jià)、基于 PSO 的尋優(yōu)計(jì)算、基于 PSO 的機(jī)構(gòu)優(yōu) 化、基本 PSO 的改進(jìn)策略、基于 GA 的尋優(yōu)計(jì)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(jì)算、基于 Bayes 的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、基于 SOA 的 PID 參數(shù)整定、基于 BP 的人臉方向預(yù)測(cè)、基于 Hopfield 的數(shù)字識(shí)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(xué)習(xí) MATALB 優(yōu)化算法的人員閱讀,也適合各種使用 MATALB 進(jìn)行開發(fā)的工 程技術(shù)人員閱讀。對(duì)于相關(guān)高校的教學(xué)與研究,本書也是不可或缺的參考書。另外,對(duì)于 MATLAB 愛好 者,本書也對(duì)網(wǎng)絡(luò)上討論的大部分疑難問題給出了解答,值得一讀。   

    標(biāo)簽: matlab 優(yōu)化算法

    上傳時(shí)間: 2022-07-26

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  • 基于DSP的人臉檢測(cè)和定位算法研究.rar

    人臉檢測(cè)和定位是在圖像中進(jìn)行人臉檢測(cè),以及確定圖像中人臉的位置、大小、個(gè)數(shù)等信息,最初作為自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的定位環(huán)節(jié)被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監(jiān)測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機(jī)界面等領(lǐng)域的應(yīng)用需求,作為一個(gè)獨(dú)立的課題也備受研究者的重視。 論文針對(duì)人臉檢測(cè)定位和識(shí)別技術(shù)在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特殊應(yīng)用,進(jìn)行人臉檢測(cè)和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。論文工作如下: 1.本文針對(duì)人臉檢測(cè)和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測(cè)的改進(jìn)算法,通過在YUV空間對(duì)人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結(jié)果表明,該模型可以有效地檢測(cè)到圖像中的膚色區(qū)域,為人臉的粗定位奠定了基礎(chǔ)。 2.針對(duì)圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測(cè)時(shí),利用膚色確定候選區(qū)域,再利用一些規(guī)則對(duì)人臉候選區(qū)域進(jìn)行判別或合并。針對(duì)圖像只中存在一個(gè)人臉的情況,采用改進(jìn)的坐標(biāo)軸投影方法進(jìn)行單個(gè)人臉的檢測(cè)定位;針對(duì)圖像中存在多個(gè)人臉的情況,利用改進(jìn)的區(qū)域標(biāo)定算法進(jìn)行多個(gè)人臉的檢測(cè)定位,使得算法能夠完成單人臉檢測(cè)和多人臉的檢測(cè)定位,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以上算法的過程,首先在MATLAB環(huán)境研究算法,然后進(jìn)行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲(chǔ)格式和算法結(jié)構(gòu),改善了算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明了算法在DSP上實(shí)現(xiàn)的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測(cè)和定位算法的實(shí)現(xiàn),對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的智能化發(fā)展具有重要的實(shí)際意義。

    標(biāo)簽: DSP 人臉檢測(cè) 定位

    上傳時(shí)間: 2013-05-22

    上傳用戶:sunzhp

  • 基于FPGA和DSP的自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)

    · 摘要:  提出了一種基于DSP和FPGA的自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,主要闡述了系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方法,并提出用模糊聚類分析識(shí)別靶心.對(duì)比其它設(shè)計(jì)方法.該方法適應(yīng)性強(qiáng)、靈活性高,設(shè)計(jì)調(diào)試方便.  

    標(biāo)簽: FPGA DSP 自動(dòng)

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:whenfly

  • 本書共分6篇

    本書共分6篇,第1篇統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)與SAS軟件應(yīng)用技巧,介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和學(xué)習(xí)方法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)入門、統(tǒng)計(jì)描述、SAS軟件應(yīng)用入門、編寫SAS實(shí)用程序的技巧、單變量統(tǒng)計(jì)分析和利用SAS/GRAPH模塊繪制常用統(tǒng)計(jì)圖的方法。第2篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,介紹了與t檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)和各種方差分析有關(guān)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理方法。第3篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,介紹了處理二維及高維列聯(lián)表資料的各種統(tǒng)計(jì)分析 方法,包括卡方檢驗(yàn)、Fisher的精確檢驗(yàn)、典型相關(guān)分析、logistic回歸模型和對(duì)數(shù)線性模型等內(nèi)容。第4篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與回歸分析,介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡(jiǎn)單直線回歸、多項(xiàng)式回歸、簡(jiǎn)單曲線回歸、多元線性回歸、協(xié)方差分析、直接試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其資料的回歸分析等有關(guān)內(nèi)容。第5篇生存分析,介紹了生存資料的特點(diǎn)、生存時(shí)間函數(shù)和生存分析 方法的分類等基本概念;生存資料的非參數(shù)分析方法、COX模型分析方法和參數(shù)模型的回歸分析方法。第6篇多元統(tǒng)計(jì)分析,介紹了主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、聚類分析、判別分析、典型相關(guān)分析。

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    上傳時(shí)間: 2013-12-19

    上傳用戶:zyt

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