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標(biāo)簽： Program Destroy Block NVRAM
上傳時間： 2016-07-26
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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(jìn)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(diǎn)：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： 2016-07-31
上傳用戶：youlongjian0
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(jìn)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(diǎn)：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
輸出入口處車廂編號依次為1,2,3,...n的所有可能輸出的長度.堆棧的數(shù)據(jù)類型實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題集c語言版(嚴(yán)蔚敏版)中2.3的可行程序
上傳時間： 2016-08-14
上傳用戶：kiklkook
FFT代原碼為C++需要測過才能用，所有檔案階完整
標(biāo)簽： FFT
上傳時間： 2016-08-17
上傳用戶：zhanditian
包括BASE64編碼的C語言實(shí)現(xiàn),DES加密的C實(shí)現(xiàn),共享內(nèi)存,信號量的C實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2016-08-20
上傳用戶：Shaikh
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(jìn)行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：2525775
一個2D基于verlet的Flash物理引擎。它用AS3編寫而成。Fisix的目標(biāo)是應(yīng)用到游戲等計算量很大的實(shí)時應(yīng)用中。盡管flash比c/c++要慢,很棒的物理引擎
標(biāo)簽： verlet Flash Fisix flash
上傳時間： 2016-10-16
上傳用戶：iswlkje
素數(shù)演算法之程式 能夠快速算出第n個質(zhì)數(shù)
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：skfreeman
用c++編的N個實(shí)例子， 有參考價值
標(biāo)簽：
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：1583060504
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