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k-means源碼(K均值聚類算法源碼)
標簽： k-means 源碼 K均值 聚類算法
上傳時間： 2014-06-16
上傳用戶：CSUSheep
將大于整數(shù)m且緊靠m的k個素數(shù)存入數(shù)組
標簽： 整數(shù) 數(shù)組
上傳時間： 2016-06-23
上傳用戶：lanhuaying
用模擬退火算法求解旅行商問題 T(t+1)＝k×T(t) 式中k為正的略小于1.00的常數(shù)，t為降溫的次數(shù)
標簽： 1.00 模擬退火算法 旅行商問題 常數(shù)
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：kristycreasy
K-S檢驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是否服從指數(shù)分布。此方法可以類推其他任何分布形式的檢驗。
標簽： K-S 分布 數(shù)據(jù)
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：youlongjian0
k均值算法matlab實現(xiàn)，模式識別中常用
標簽： matlab 均值算法
上傳時間： 2016-06-27
上傳用戶：fandeshun
Determination of number of clusters in K-Means Clustering and Application in color image segmenta
標簽： Determination Application Clustering clusters
上傳時間： 2013-12-05
上傳用戶：zsjzc
求第K個最小值 比2分法還快的算法 只要比N-1次就行
標簽： 分 算法
上傳時間： 2016-07-01
上傳用戶：cooran
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
K-MEANS算法 輸入：聚類個數(shù)k，以及包含 n個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)庫。 輸出：滿足方差最小標準的k個聚類。 處理流程： （1） 從 n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心； （2） 循環(huán)（3）到（4）直到每個聚類不再發(fā)生變化為止 （3） 根據(jù)每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進行劃分； （4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）
標簽： K-MEANS 算法 輸入 聚類
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：chenjjer
基于ZLGD7290的加熱爐手動控制程序。采用K型溫度傳感器測溫。
標簽： ZLGD 7290 加熱爐 手動控制
上傳時間： 2014-02-20
上傳用戶：yzy6007
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