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k均值算法

  • 幾個模式識別的作業程序

    幾個模式識別的作業程序,自己寫的。望指教哦,內容有感知器算法、多類感知器算法以及k均值算法

    標簽: 模式識別 作業程序

    上傳時間: 2016-12-21

    上傳用戶:tyler

  • 幾個用matlab實現正向云發生器

    幾個用matlab實現正向云發生器,k均值算法的程序,都已調試通過

    標簽: matlab 發生器

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:kristycreasy

  • 聚類算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用

    聚類算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟: 1,任意選取K個對象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環的: 2,將余下的對象分到各個類中去(根據與medoid最相近的原則); 3,對于每個類(Oi)中,順序選取一個Or,計算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了,下面就再轉到2。 4,這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感,但計算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數據量。 這里是MAtlab源代碼。

    標簽: medoids mediod 聚類算法 對象

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:txfyddz

  • 基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數估計,同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級,以便獲得最佳萎縮函數,進一步提高圖像的質量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究,提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域對分割結果的影響,對目標函數加以改進,用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達到魯棒分割的目的,為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗,我們發現,無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達到了預期的目的.

    標簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 模式識別中的幾個常用算法

    模式識別中的幾個常用算法,包括ISODATA算法、K-均值算法、感知器算法、LMSE最小誤差、貝耶斯分類。

    標簽: 模式識別 算法

    上傳時間: 2015-04-14

    上傳用戶:yzy6007

  • 數據挖掘常用的算法

    數據挖掘常用的算法,包括id3,k均值,FCM,SVM,CART五個常用的算法,是用matlab編寫的。

    標簽: 數據挖掘 算法

    上傳時間: 2015-04-23

    上傳用戶:exxxds

  • 尋找k個聚類中心的算法

    尋找k個聚類中心的算法,也就是對k-means算法初始化進行改進的一種算法

    標簽: 聚類 算法

    上傳時間: 2016-07-02

    上傳用戶:z754970244

  • 圖像的智能算法

    圖像的智能算法,包括神經算法、動態K均值、歐士距離、卷積、幾何距離等演示。

    標簽: 圖像 智能算法

    上傳時間: 2016-07-26

    上傳用戶:fhzm5658

  • K-MEANS聚類算法

    K-MEANS聚類算法,以及PSO和QPSO算法改進K-MEANS算法,breastcancer數據驗證了該分類模型的有效性

    標簽: K-MEANS 聚類算法

    上傳時間: 2016-08-11

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • 實現數據挖掘的幾個算法

    實現數據挖掘的幾個算法,包括模糊聚類,K均值,以及K近鄰等聚類算法

    標簽: 數據挖掘 算法

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:CHINA526

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