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K-SVD

K-SVD是一種經(jīng)典的字典訓(xùn)練算法，依據(jù)誤差最小原則，對(duì)誤差項(xiàng)進(jìn)行SVD分解，選擇使誤差最小的分解項(xiàng)作為更新的字典原子和對(duì)應(yīng)的原子系數(shù)，經(jīng)過不斷的迭代從而得到優(yōu)化的解。

求第k個(gè)最小值問題

求第k個(gè)最小值問題，中間用半快速排序，教師布置的作業(yè)

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上傳時(shí)間： 2016-07-30

上傳用戶：gxrui1991
這是一些分類器的綜合包括貝葉斯K聚類等

這是一些分類器的綜合包括貝葉斯K聚類等

標(biāo)簽： 分類器貝葉斯聚類

上傳時(shí)間： 2016-07-31

上傳用戶：daoxiang126
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)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(cè)度函數(shù). k個(gè)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(duì)象

上傳時(shí)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(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)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(cè)度函數(shù). k個(gè)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(duì)象

上傳時(shí)間： 2013-12-19

上傳用戶：chenlong
一個(gè)用java實(shí)現(xiàn)的k-means的簡(jiǎn)單算法

一個(gè)用java實(shí)現(xiàn)的k-means的簡(jiǎn)單算法

標(biāo)簽： k-means java 算法

上傳時(shí)間： 2014-08-28

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題目: 判別圖中兩個(gè)頂點(diǎn)之間的簡(jiǎn)單路徑的程序設(shè)計(jì) 初始條件：（1）采用鄰接表作為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。（2）編寫程序判別無向圖中任意給定的兩個(gè)頂點(diǎn)之間是否存在一條長(zhǎng)度為k的簡(jiǎn)單路徑。（3）

題目: 判別圖中兩個(gè)頂點(diǎn)之間的簡(jiǎn)單路徑的程序設(shè)計(jì) 初始條件：（1）采用鄰接表作為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。（2）編寫程序判別無向圖中任意給定的兩個(gè)頂點(diǎn)之間是否存在一條長(zhǎng)度為k的簡(jiǎn)單路徑。（3）測(cè)試用例自己設(shè)計(jì)。

標(biāo)簽： 判別路徑程序設(shè)計(jì) 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

上傳時(shí)間： 2016-08-01

上傳用戶：wpt
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的K-means算法使用多次迭代從

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的K-means算法使用多次迭代從

標(biāo)簽： K-means 數(shù)據(jù)挖掘算法迭代

上傳時(shí)間： 2016-08-01

上傳用戶：wfeel
使用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類分析,將四維的數(shù)據(jù)分成三個(gè)簇.

使用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類分析,將四維的數(shù)據(jù)分成三個(gè)簇.

標(biāo)簽： k-means 算法數(shù)據(jù) 分

上傳時(shí)間： 2016-08-01

上傳用戶：fhzm5658
聚類分析：K-Means動(dòng)態(tài)聚類算法的源程序

聚類分析：K-Means動(dòng)態(tài)聚類算法的源程序

標(biāo)簽： K-Means 聚類分析動(dòng)態(tài) 源程序

上傳時(shí)間： 2014-12-21

上傳用戶：cx111111
股市分析K線,測(cè)試版本,可以研究修正,勿用於商業(yè)販賣

股市分析K線,測(cè)試版本,可以研究修正,勿用於商業(yè)販賣

標(biāo)簽： 分版本正商

上傳時(shí)間： 2014-01-04

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