K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。
標簽： 均值聚類 算法 局部
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是K均值算法的一個Linux下的編譯的程序,用標準C++編寫的
標簽： Linux K均值算法 編譯 程序
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：aa54
數據挖掘中K均值算法的實現用MATLAB編寫
標簽： MATLAB 數據挖掘 K均值算法 編寫
上傳時間： 2015-03-23
上傳用戶：maizezhen
Grammatica是一個C#和Java的語法分析程序生成器(編譯器的編譯器)。它可以用LL(k)語法創建可讀的和帶有注釋的源代碼。它也支持創建一個運行時語法分析器，帶不生成源代碼。語法產生式用EBNF描述，使用規則表達式的符號
標簽： Grammatica Java 編譯器 LL
上傳時間： 2014-11-12
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系統聚類算法K-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法，常采用誤差平方和準則函數作為聚類準則，該算法在處理大數據集時是相對可伸縮且高效率的，同時具有潛在的數據并行性。但是這種算法依賴于初始值的選擇以及數據的輸入順序；此外，當運用誤差平方和準則函數測度聚類效果時，如果各簇的形狀和大小差別很大，為使誤差平方和 Jc 值達到最小有可能出現將大的聚類簇分割的現象。
標簽： K-means 分 聚類算法
上傳時間： 2015-03-25
上傳用戶：zhuoying119
K均值算法的一個改進算法，簡單實用，但是有點簡單。
標簽： K均值算法 改進算法
上傳時間： 2015-03-29
上傳用戶：清風冷雨
K均值是一個預先知道類數的算法，需要具備專業知識，不現實。本文提出一個確定類數的方法。
標簽： K均值 算法
上傳時間： 2015-03-30
上傳用戶：GavinNeko
用三種方法實現在數組中選擇第k個最小的元素
標簽： 數組 元素
上傳時間： 2015-03-31
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VC odbc 連接Access 數據庫 的例子,比較簡單
標簽： Access odbc VC
上傳時間： 2014-01-27
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