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answerandreply
- k平均算法，我的课程设计 程序比较简单，还有详细说明 -k average algorithm, the curriculum design process is relatively simple, there are details
k-average
- k平均聚类算法，实现聚类的图形显示-k average clustering algorithm to achieve the cluster graphics
K-Means-Algorithm
- k平均动态聚类算法源代码.希望对大家有所帮助.-k average dynamic clustering algorithm source code. We want to help.
clustering
- 1. 分层次聚类法（最短距离法） 2. 最简单的聚类方法 3. 最大距离样本 4. K 平均聚类法（距离平方和最小聚类法）
clustering_algorithm_review
- 该综述介绍了分层次聚类法，最大距离样本，K平均聚类法等聚类方法的思路。
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorit
ImageSysZLF01
- 模式识别的作业代码，VC开发，主要是线性分类识别和聚类（基本K-平均算法）的实践，功能比较简单，还有带完善-operation code pattern recognition, VC development, mainly linear classification and identification of clustering (basic K-average algorithm) practice, relatively sim
k-average
- k平均聚类算法，实现聚类的图形显示-k average clustering algorithm to achieve the cluster graphics
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorit
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answerandreply
- k平均算法，我的课程设计 程序比较简单，还有详细说明 -k average algorithm, the curriculum design process is relatively simple, there are details
dsphomework1
- 数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。 （1）分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在同一张图上绘出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值滤波可以有效去除叠加在低频信号上的噪声。已知3点滑动平均数字滤波器的单位脉冲响应为h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],计
K-Means-Algorithm
- k平均动态聚类算法源代码.希望对大家有所帮助.-k average dynamic clustering algorithm source code. We want to help.
Classify_Homework
- 模式识别作业——用平均样本法，平均距离法，最近邻法和K近邻法进行分类-pattern recognition operations-- with the average sample, the average distance, nearest neighbor and K-nearest-neighbor classification
clustering
- 1. 分层次聚类法（最短距离法） 2. 最简单的聚类方法 3. 最大距离样本 4. K 平均聚类法（距离平方和最小聚类法） -1. Hierarchical clustering method (the shortest distance method) 2. The simplest clustering method 3. The maximum distance the sample 4. K average clu
K-mean
- K平均聚类法，比较好用，又需要的赶紧下吧-K-clustering method to compare easy to use, but also hastened to the needs of the next bar
k
- k平均聚类所谓k均值聚类方法是一种无监督的学习算法，它能用已知类数的数据聚类和预测。-k-average clustter
k-means
- 数据挖掘-聚类分析：k-平均(k-Means)算法实现（C++） -Data Mining- Cluster Analysis: k-average (k-Means) algorithm (C++)
K-mean
- K平均算法，python编写,性能较好。通用性强-K-means algorithm, python write
k-average-regional-segmentation
- 本程序为matlab编写的k平均区域分割程序，是摄影测量学的实习作业，供大家借鉴-This program is written in matlab k average regional segmentation procedures, internship job photogrammetry, for your reference