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
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：hullow
k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼
標簽： 均值聚類 算法 源碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
線性表元素刪除運算,刪除線性表L中第i個位置上的元素
標簽： 線性 元素 刪除 運算
上傳時間： 2015-03-19
上傳用戶：宋桃子
介紹了L C ö O S 2Ê 在TM S320VC5402 上的移植以及在移植過程中的一些注意事項, 給出一些關鍵的實現代碼,并在移植的基礎上給出了改進堆棧設計以減少對內存需求的方法。
標簽： Ecirc ouml 5402 S320
上傳時間： 2015-03-20
上傳用戶：ANRAN
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
L-M算法。除了動量法(基于梯度下降的訓練算法)外，學習率自適應調整策略是BP算法改進的另一種途徑，它利用Levenberg-Marquardt優化方法，從而使得學習時間更短。其缺點是，對于復雜的問題，該方法需要很大的存儲空間。
標簽： L-M 算法 動量 梯度
上傳時間： 2014-01-04
上傳用戶：ommshaggar
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-means算法(matlab編寫),其中包含測試數據集,可以使用.
標簽： k-means matlab 算法 測試
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：ddddddos
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