求第k個最小值問題，中間用半快速排序，教師布置的作業
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上傳時間： 2016-07-30
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這是一些分類器的綜合包括貝葉斯K聚類等
標簽： 分類器 貝葉斯 聚類
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個數據對象劃分為 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）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 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）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. 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
標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
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上傳時間： 2013-12-19
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一個用java實現的k-means的簡單算法
標簽： k-means java 算法
上傳時間： 2014-08-28
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題 目: 判別圖中兩個頂點之間的簡單路徑的程序設計 初始條件： （1） 采用鄰接表作為存儲結構。 （2） 編寫程序判別無向圖中任意給定的兩個頂點之間是否存在一條長度為k的簡單路徑。 （3） 測試用例自己設計。
標簽： 判別 路徑 程序設計 存儲結構
上傳時間： 2016-08-01
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實現數據挖掘的K-means算法 使用多次迭代從
標簽： K-means 數據挖掘 算法 迭代
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使用k-means算法實現聚類分析,將四維的數據分成三個簇.
標簽： k-means 算法 數據 分
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聚類分析：K-Means動態聚類算法的源程序
標簽： K-Means 聚類分析 動態 源程序
上傳時間： 2014-12-21
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股市分析K線,測試版本,可以研究修正,勿用於商業販賣
標簽： 分 版本 正 商
上傳時間： 2014-01-04
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