用VC編寫的基于K-means的車牌識別程序
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k-means技術資料
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k均值聚類算法（k-meansclusteringalgorithm）是一種迭代求解的聚類分析算法，其步驟是，預將數據分為K組，則隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類。每分配一個樣本，聚類的聚類中心會根據聚類中現有的對象被重新計算。這個過程將不斷重復直到滿足某個終止條件。終止條件可以是沒有（或最小數目）對象被重新分配給不同的聚類，沒有（或最小數目）聚類中心再發生變化，誤差平方和局部最小。
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查看全部1254個資源 ?This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source codemay be found in KMEANS.C
This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source codemay be found in KMEANS.CPP. Sample data isfound in KM2.DAT. The KMEANSprog...
數據挖掘中k-means聚類算法的實現源代碼
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動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群
動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群...
系統聚類算法K-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法
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...
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