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k-nearest

  • 應(yīng)用傅里葉變換DFT

    應(yīng)用傅里葉變換DFT,分析各種離散信號x(k)的頻譜。離散周期信號可以展開成傅里葉級數(shù),所以離散周期信號的頻譜 是一個周期的周期性離散頻譜,各譜線之間的間隔為 ,而且存在著諧波的關(guān)系。

    標(biāo)簽: DFT 傅里葉變換

    上傳時間: 2015-04-07

    上傳用戶:hustfanenze

  • 算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見

    算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見,主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算,嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時,矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法(全選主元)求逆的步驟如下: 首先,對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步: 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素,并記住次元素所在的行號和列號,在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k 最后,根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù),恢復(fù)的原則如下:在全選主元過程中,先交換的行(列)后進(jìn)行恢復(fù);原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復(fù)。

    標(biāo)簽: 算法 矩陣求逆 程序

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:wang5829

  • gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數(shù),cosine,euclidean ,K

    gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數(shù),cosine,euclidean ,KL.文本數(shù)據(jù)使用的是稀疏矩陣形式.

    標(biāo)簽: Clustering euclidean variation splitting

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:cainaifa

  • 數(shù)據(jù)挖掘算法

    數(shù)據(jù)挖掘算法,K-means聚類算法源代碼,用于聚類分析

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)挖掘算法

    上傳時間: 2015-04-11

    上傳用戶:windwolf2000

  • 數(shù)據(jù)挖掘算法

    數(shù)據(jù)挖掘算法,fuzzy-K-means聚類算法源代碼,用于模糊聚類分析

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)挖掘算法

    上傳時間: 2015-04-11

    上傳用戶:nanshan

  • 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(biāo)簽: 模式識別 算法

    上傳時間: 2015-04-14

    上傳用戶:yzy6007

  • 本程序是用c++實現(xiàn)的多功能文本編輯器

    本程序是用c++實現(xiàn)的多功能文本編輯器,它除了可以實現(xiàn)一般文本的編輯功能,還增加了保存文檔a(save), 轉(zhuǎn)為大寫m(large),改為小寫k(small),復(fù)制段j(copy),中英文轉(zhuǎn)換t(language)等功能

    標(biāo)簽: 程序 多功能 文本編輯器

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:wuyuying

  • 數(shù)據(jù)挖掘常用的算法

    數(shù)據(jù)挖掘常用的算法,包括id3,k均值,F(xiàn)CM,SVM,CART五個常用的算法,是用matlab編寫的。

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)挖掘 算法

    上傳時間: 2015-04-23

    上傳用戶:exxxds

  • 盒維數(shù)MATLAB計算程序。%根據(jù)計盒維數(shù)原理編寫了求一維曲線分形維數(shù)的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求輸入一維信號的計盒分形維

    盒維數(shù)MATLAB計算程序。%根據(jù)計盒維數(shù)原理編寫了求一維曲線分形維數(shù)的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求輸入一維信號的計盒分形維數(shù) %y是一維信號 %cellmax:方格子的最大邊長,可以取2的偶數(shù)次冪次(1,2,4,8...),取大于數(shù)據(jù)長度的偶數(shù) %D是y的計盒維數(shù)(一般情況下D>=1),D=lim(log(N(e))/log(k/e)),

    標(biāo)簽: FractalDim function cellmax MATLAB

    上傳時間: 2015-04-23

    上傳用戶:liuchee

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

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