metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n m. § î c ký hiÖ u An m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1 m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n 1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.
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上傳時(shí)間： 2017-07-29
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由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。輸入文件第1 行有2個(gè)正整數(shù)n和m（1<=n,m<=100）， 表示倉(cāng)庫(kù)是n×m個(gè)格子的矩形陣列。接下來(lái)有n行，每行有m個(gè)字符，表示格子的狀態(tài)。 S 表示格子上放了不可移動(dòng)的沉重貨物； w 表示格子空閑； M 表示倉(cāng)庫(kù)管理員的初始位置； P 表示箱子的初始位置； K 表示箱子的目標(biāo)位置。
上傳時(shí)間： 2017-08-05
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在o(n)時(shí)間內(nèi)，從一個(gè)數(shù)組中尋找到第k大的數(shù)
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上傳時(shí)間： 2013-12-18
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k個(gè)位子，n個(gè)元素填充，每個(gè)位置上數(shù)字可重復(fù)。例程為一簡(jiǎn)潔的遞歸算法，顯示所有可能的組合
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上傳時(shí)間： 2017-09-01
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K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法，它使用質(zhì)心定義原型，質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值，通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-Means算法流程 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2：repeat 將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心，形成K個(gè)簇 重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心 until 質(zhì)心不在變化 例如下圖的樣本集，初始選擇是三個(gè)質(zhì)心比較集中，但是迭代3次之后，質(zhì)心趨于穩(wěn)定，并將樣本集分為3部分 我們對(duì)每一個(gè)步驟都進(jìn)行分析 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值，也就是說(shuō)K是手動(dòng)設(shè)置的，而不是像EM算法那樣自動(dòng)聚類成n個(gè)簇 其次，如何選擇初始質(zhì)心 最簡(jiǎn)單的方式無(wú)異于，隨機(jī)選取質(zhì)心了，然后多次運(yùn)行，取效果最好的那個(gè)結(jié)果。這個(gè)方法，簡(jiǎn)單但不見(jiàn)得有效，有很大的可能是得到局部最優(yōu)。 另一種復(fù)雜的方式是，隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心，然后計(jì)算離這個(gè)質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過(guò)的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式，可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的，并且是散開(kāi)的。 step2：repeat 將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心，形成K個(gè)簇 重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心 until 質(zhì)心不在變化 如何定義最近的概念，對(duì)于歐式空間中的點(diǎn)，可以使用歐式空間，對(duì)于文檔可以用余弦相似性等等。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)，可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。
標(biāo)簽： K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法
上傳時(shí)間： 2018-11-27
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N系列射頻同軸連接器
上傳時(shí)間： 2013-06-29
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數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)
標(biāo)簽： Castkeman 數(shù)字圖像處理
上傳時(shí)間： 2013-06-18
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數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)
標(biāo)簽： Castkeman 數(shù)字圖像處理
上傳時(shí)間： 2013-06-06
上傳用戶：eeworm
專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 數(shù)字圖像處理-K.R.Castkeman-583頁(yè)-26.1M.pdf
上傳時(shí)間： 2013-07-17
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采用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)可以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字電路，但是用于生成FPGA編程的比特流文件的CAD工具在編制大規(guī)模電路時(shí)常常需要數(shù)小時(shí)的時(shí)間，以至于許多設(shè)計(jì)者甚至通過(guò)在給定FPGA上采用更多的資源，或者以犧牲電路速度為代價(jià)來(lái)提高編制速度。電路編制過(guò)程中大部分時(shí)間花費(fèi)在布線階段，因此有效的布線算法能極大地減少布線時(shí)間。 許多布線算法已經(jīng)被開(kāi)發(fā)并獲得應(yīng)用，其中布爾可滿足性(SAT)布線算法及幾何查找布線算法是當(dāng)前最為流行的兩種。然而它們各有缺點(diǎn)：基于SAT的布線算法在可擴(kuò)展性上有很大缺陷；幾何查找布線算法雖然具有廣泛的拆線重布線能力，但當(dāng)實(shí)際問(wèn)題具有嚴(yán)格的布線約束條件時(shí)，它在布線方案的收斂方面存在很大困難。基于此，本文致力于探索一種能有效解決以上問(wèn)題的新型算法，具體研究工作和結(jié)果可歸納如下。 1、在全面調(diào)查FPGA結(jié)構(gòu)的最新研究動(dòng)態(tài)的基礎(chǔ)上，確定了一種FPGA布線結(jié)構(gòu)模型，即一個(gè)基于SRAM的對(duì)稱陣列(島狀)FPGA結(jié)構(gòu)作為研究對(duì)象，該模型僅需3個(gè)適合的參數(shù)即能表示布線結(jié)構(gòu)。為使所有布線算法可在相同平臺(tái)上運(yùn)行，選擇了美國(guó)北卡羅來(lái)納州微電子中心的20個(gè)大規(guī)模電路作為基準(zhǔn)，并在布線前采用VPR399對(duì)每個(gè)電路都生成30個(gè)布局，從而使所有的布線算法都能夠直接在這些預(yù)制電路上運(yùn)行。 2、詳細(xì)研究了四種幾何查找布線算法，即一種基本迷宮布線算法Lee，一種基于協(xié)商的性能驅(qū)動(dòng)的布線算法PathFinder，一種快速的時(shí)延驅(qū)動(dòng)的布線算法VPR430和一種協(xié)商A
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