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：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
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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：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
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這是用 PIC16F690 做的電話來電號碼辨識開門的程序
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：R50974
這是用 PIC16F690 使用C語言寫的,手機(jī)遙控開門程序
上傳時間： 2016-08-08
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這是用 MICROCHIP PIC 做的可控制單相馬達(dá)且可電話遙控開門
上傳時間： 2016-08-08
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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(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
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堆排序:思想: 用二叉樹的結(jié)構(gòu)來表示數(shù)組,及用數(shù)組來表示二叉樹的結(jié)構(gòu),比如i為父節(jié)點其孩子為,2i,和2i+1.其中,大頂堆中 父節(jié)點大于其兩個孩子 算法平均時間復(fù)雜度: O(nlogn)
標(biāo)簽： nlogn 二叉樹 數(shù)組 節(jié)點
上傳時間： 2016-09-28
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這是一個將n個樣本聚類到m個類別中 將n個樣本在m個類里如何分配輸出的遺傳算法代碼。 適應(yīng)度：sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2
上傳時間： 2014-08-09
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設(shè)I是一個n位十進(jìn)制整數(shù)。如果將I劃分為k段，則可得到k個整數(shù)。這k個整數(shù)的乘積稱為I的一個k乘積。 編程任務(wù)：對于給定的I 和k，編程計算I的最大k乘積。
上傳時間： 2016-10-10
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基于VB的遺傳算法軟件實現(xiàn) 在程序中,FitnessValue (i) 為適應(yīng)度值數(shù)組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應(yīng)度值數(shù)組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個體的等位基因值、Popsize 為種群中的個體數(shù),CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數(shù)。
標(biāo)簽： avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時間： 2014-01-09
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