K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因?yàn)槿绻妹棵?0億次的計(jì)算機(jī)對(duì)50個(gè)樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對(duì)算法局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，本人正在編制模擬退火程序進(jìn)行改進(jìn)。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標(biāo)簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時(shí)間： 2015-03-18
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排序算法的內(nèi)部復(fù)雜度分析,有八個(gè)算法,有時(shí)間和空間的分析,比較完整
標(biāo)簽： 分 排序算法 復(fù)雜度 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-07
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本課題的主要內(nèi)容是圖像預(yù)處理,它主要從攝像頭中獲取人臉圖像然后進(jìn)行處理,以便提高定位和識(shí)別的準(zhǔn)確率.該模塊主要包含光線補(bǔ)償、圖像灰度化、高斯平滑、均衡直方圖、圖像對(duì)比度增強(qiáng)，圖像預(yù)處理模塊在整個(gè)系統(tǒng)中起著極其關(guān)鍵的作用，圖像處理的好壞直接影響著后面的定位和識(shí)別工作,內(nèi)有源代碼和全部論文資料
標(biāo)簽： 圖像 圖像預(yù)處理 人臉圖像 準(zhǔn)確率
上傳時(shí)間： 2015-04-18
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java制作360度全景頁面的源碼和腳本 .rar
標(biāo)簽： java 360 頁
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：wweqas
用 插入排序, 希爾排序 ,冒泡, 快速排序 , 選擇排序 ,堆排序, 歸并排序 實(shí)現(xiàn)對(duì)任意隨機(jī)數(shù)序列,并比較各種方法的運(yùn)行快慢和復(fù)雜度
標(biāo)簽： 排序 快速排序 序列 復(fù)雜度
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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本程序是著名的騎士巡游問題,利用了最小度優(yōu)先和回溯算法,
標(biāo)簽： 程序 回溯算法
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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用于傳感器線性度計(jì)算的小程序,供大家 共享和學(xué)習(xí).
標(biāo)簽： 傳感器 線性度 程序 家
上傳時(shí)間： 2014-10-31
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加強(qiáng)環(huán)的應(yīng)力和位移計(jì)算程序,可以求出每隔5度位置處圓環(huán)的應(yīng)力\彎矩和位移.
標(biāo)簽： 應(yīng)力 位移 計(jì)算 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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求圖的頂點(diǎn)連通度算法。方法就是先對(duì)源和匯做枚舉，之后對(duì)每個(gè)枚舉情況，把除去源匯兩點(diǎn)的其余所有頂點(diǎn)看成是容量限制為1的點(diǎn)，求網(wǎng)絡(luò)的最大流，就是此點(diǎn)對(duì)的頂點(diǎn)連通度，之后對(duì)枚舉的所有點(diǎn)對(duì)找連通度最小的當(dāng)成圖的連通度。 帶有頂點(diǎn)容量限制的最大流方法：將帶容量限制的頂點(diǎn)u拆成兩個(gè)點(diǎn)u 和u*，原頂點(diǎn)u的入邊為u 的入邊，原頂點(diǎn)u的出邊為u*的出邊，之后在u 和u*之間連接雙向邊，邊的容量為頂點(diǎn)的容量限制。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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結(jié)合了某度和AH的個(gè)人主頁 功能比較完整
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上傳時(shí)間： 2015-06-01
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