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K-JAVA

  • 人工智能技術(shù)K均值算法

    人工智能技術(shù)K均值算法,JAVA實(shí)現(xiàn),有需要的下

    標(biāo)簽: 人工智能 K均值算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-07

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  • JAVA數(shù)字圖像處理

    JAVA數(shù)字圖像處理,對(duì)圖像進(jìn)行量化!圖像Miss.jpg為256×256,量化值K可以為256,128,64,32,16,8,4,2

    標(biāo)簽: JAVA 數(shù)字圖像處理

    上傳時(shí)間: 2014-01-10

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  • K-shortest算法實(shí)現(xiàn)

    K-shortest算法實(shí)現(xiàn),采用Java語(yǔ)言,能根據(jù)不同的拓?fù)湔业絢條最短路徑。非常經(jīng)典。

    標(biāo)簽: K-shortest 算法

    上傳時(shí)間: 2017-01-26

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  • )需要下載地圖,幾年前的游戲,地圖服務(wù)器已經(jīng)關(guān)停,網(wǎng)上有此游戲的破解 ... k.pconline.com.cn/question/575523.html - 14k - 網(wǎng)頁(yè)快照 - 類似網(wǎng)頁(yè)

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    標(biāo)簽: pconline question 575523 html

    上傳時(shí)間: 2017-02-14

    上傳用戶:Miyuki

  • JAVA實(shí)現(xiàn)文本聚類

    JAVA實(shí)現(xiàn)文本聚類,用到TF/IDF權(quán)重,用余弦夾角計(jì)算文本相似度,用k-means進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類等數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì) 知識(shí)。

    標(biāo)簽: JAVA 文本聚類

    上傳時(shí)間: 2017-02-25

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  • 卷積碼就是一種較好的信道編碼方式。這種編碼方式同樣是把k個(gè)信息比特編成n個(gè)比特

    卷積碼就是一種較好的信道編碼方式。這種編碼方式同樣是把k個(gè)信息比特編成n個(gè)比特,但k和n通常很小,特別適宜于以串行形式傳輸信息,減小了編碼延時(shí)。這里是卷積碼的viterbi算法java源代碼。

    標(biāo)簽: 比特 卷積碼 信道編碼 方式

    上傳時(shí)間: 2014-11-26

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  • K-means聚類算法Hadoop分布式實(shí)現(xiàn)

    Hadoop下的K-means的Java實(shí)現(xiàn),使用eclipse。

    標(biāo)簽: K-means Hadoop 聚類算法 分布式

    上傳時(shí)間: 2017-05-12

    上傳用戶:18335103184

  • 數(shù)據(jù)挖掘-聚類-K-means算法Java實(shí)現(xiàn)

    K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法,它使用質(zhì)心定義原型,質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值,通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-Means算法流程 step1:選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2:repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  例如下圖的樣本集,初始選擇是三個(gè)質(zhì)心比較集中,但是迭代3次之后,質(zhì)心趨于穩(wěn)定,并將樣本集分為3部分    我們對(duì)每一個(gè)步驟都進(jìn)行分析 step1:選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值,也就是說K是手動(dòng)設(shè)置的,而不是像EM算法那樣自動(dòng)聚類成n個(gè)簇 其次,如何選擇初始質(zhì)心      最簡(jiǎn)單的方式無異于,隨機(jī)選取質(zhì)心了,然后多次運(yùn)行,取效果最好的那個(gè)結(jié)果。這個(gè)方法,簡(jiǎn)單但不見得有效,有很大的可能是得到局部最優(yōu)。      另一種復(fù)雜的方式是,隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心,然后計(jì)算離這個(gè)質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn),對(duì)于每個(gè)后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式,可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的,并且是散開的。 step2:repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  如何定義最近的概念,對(duì)于歐式空間中的點(diǎn),可以使用歐式空間,對(duì)于文檔可以用余弦相似性等等。對(duì)于給定的數(shù)據(jù),可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。

    標(biāo)簽: K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法

    上傳時(shí)間: 2018-11-27

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  • 股票K線指標(biāo)算法整理(Java封裝工具類)

    支持:EMA,BOLL,CCI,DMI,KDJ,MACD,OBV,RSI,SAR,VOL,WR K線指標(biāo)算法工具類 

    標(biāo)簽: Java 股票 指標(biāo) 封裝 算法

    上傳時(shí)間: 2020-02-09

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  • 數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)

    數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)

    標(biāo)簽: Castkeman 數(shù)字圖像處理

    上傳時(shí)間: 2013-06-18

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