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k-mean
- K-means聚类算法的java实现描述！有详尽的说明，对初学者非常有用！
secretshare_java
- Shamir秘密分享算法的java实现，主要是使用平面上k点可以决定k-1次方的多项式，以k点为门槛值，应用Lagrange多项式插入方法的技术，回复原多项式，再求出主密钥。-Shamir secret sharing algorithm to achieve the java, is the use of the plane could be decided k k-1 power of the polynomial, a k-val
kmeans_java
- k-means聚类算法的java代码实现,良好的代码风格，适合扩充-k-means clustering algorithm to achieve the java code, the code of good style, suitable for expansion
K_Means
- k-means是一种经典的聚类算法，这是用java实现k-means的源码，其中包括了测试数据文件-k-means is a classical clustering algorithm, which is used k-means realize java source code, including test data files
PRHomeWork
- 模式识别中K均值、ISODATA等聚类算法以及感知器线性判别算法的Java实现，源码包含一个完整的Eclipse工程，便于重用-Pattern Recognition in the K-means, ISODATA clustering algorithm, etc., as well as Linear Discriminant Perceptron Algorithm Java realized, contains a comple
kmeans(JAVA)
- JAVA实现的聚类中心的计算 算法比较简单 望多多指教 提宝贵意见-JAVA realize the cluster center is relatively simple algorithm for calculating the exhibitions look to the valuable advice
CRC16
- CRC16算法的Java实现，使用方法如下： CRC16 crc16 = new CRC16() byte[] b = new byte[] { // (byte) 0xF0,(byte)0xF0,(byte)0xF0,(byte)0x72 (byte) 0x2C, (byte) 0x00, (byte) 0xFF, (byte) 0xFE, (byte) 0xFE, (byte) 0x
KMEANS
- K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止 （3） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
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KMeans
- 人工智能技术K均值算法，JAVA实现，有需要的下-K means algorithm artificial intelligence technology, JAVA realize there is a need to the next
k-meansjava
- 用JAVA语言实现的经典聚类算法k-means，聚类与分类不同，它是无监督的过程，-JAVA language used to achieve a classic clustering algorithm k-means, clustering and classification of different, it is the unsupervised process,
KMeans
- 用java实现的k means算法，搞过数据挖掘的人应该都知道的~-k means algorithm implement in java, the basic method of clustering in data mining
K-Means
- K_Means（java）算法的实现,有界面，灵活性强，交互性强。-K_Means (java) algorithm, there are interfaces, flexibility, and strong interaction.
kmeans
- java k均值源码，实现了k-means的算法，并给出界面显示。实例中通过二维空间中的点进行聚类。-java k-means algorithm, display the cluster result on the two demension.
k-means
- java实现的k-means算法，具有可视化界面，可以作为数据挖掘的作业处理。-java implementation of the k-means algorithm with a visual interface that can handle a data mining operation.
k-means(java)
- k-means算法是基于划分的聚类方法，本算法简单，便于理解，以可视化界面的形式将结果展示出来。-k-means clustering algorithm is based on the division method, this algorithm is simple and easy to understand visual interface to the form of the results.
k-Means
- k-means算法的java实现，自动聚类算法。是基于距离来进行聚类-k-means algorithm to achieve the java automatic clustering algorithm. Based on the distance to the cluster
kmeans
- kmeans算法的java实现，搬运，大家可以参考一下(Kmeans algorithm java implementation, handling, we can refer to)
K-means
- Kmeans聚类算法的java实现方法，比较简洁。(Java implementation of Kmeans clustering algorithm)
Kmeans
- 算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现(Algorithm idea: extract the TF/IDF weight of the document, then calculate the distance between two multidimensional vectors by cosine theo