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K-means-cSharp--code
- k均值算法是模式识别的聚分类问题，这是用C#实现其算法-K-means algorithm is pattern recognition of poly classification problem, this is written in c# realize its algorithm
The-LRU-K-page-algorithm
- LRU-k是一个在LRU基础上进行提升的算法，在处理数据队列时，使用了更有效的优先级计算方法-LRU-K is a advanced algorithm based on LRU. It computes the priorities of the data items more accurately and avoid some occasional cases.
K-mean
- 基于纹理度量的图像分割，适用于遥感图像，主要利用到K-mean算法。-Image segmentation based on texture measurement for remote sensing image, the main advantage of K-mean algorithm.
k-means
- 数据挖掘算法源代码 k-means聚类算法的C#代码-Source code data mining algorithms k-means clustering algorithm C# code
GA-k-means
- GA-k-means算法 基于遗传算法的k_means聚类方法的研究(33-48)-GA-k-means algorithm
k-medoids
- k-medoids实现网络社区聚类，含有使用说明书和算法原理-k-medoids clustering for network communities, containing instructions and algorithm theory
k-means
- K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。-K-means algorithm is based on the division of the classic clustering method, is ten classic one of data
k-means
- 基于K-means聚类算法的社团发现方法 先定义了网络中节点关联度,并构建了节点关联度矩阵, 在此基础上给出了一种基于 K-means聚类算法的复杂网络社团发现方法。 以最小关联度原则选取新的聚类中心, 以最大关联度原则进行模式归类,直到所有的节点都划分完为止, 最后根据模块度来确定理想的社团数-K-means clustering algorithm based on the association discovery T
k-mean
- k均值聚类程序，虽然matlab中也有自带的，但是这个速度不错。-program for k means used for cluster
mean-K-KPCA
- 通过核 K- 均值聚类的方法对语音帧进行聚类 , 由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征, 用中心样本帧取代该类, 减少了核矩阵的维数, 然后再采用稀疏 KPCA方法对核矩阵进行特征提取。-Through the nuclear K-means clustering method for clustering of speech fr a mes, the cluster center can be a good representat
K-MEANS-MATLAB
- 用matlab7.0编写的k均值算法，参数可调节，很好用-K-MEANS MATLAB
八叉树k邻域搜索思路和数据精简
- 八叉树k邻域搜索思路和数据精简,点云数据P的K近邻指的是在物体空间内，点云数据内与P相邻的K个最近相邻点。这里采用八叉树分割法来搜索点P的K近邻。具体步骤是：先设定一个距离阈值，根据已知的P点坐标，可以求得相应的子立方体结点编号以及相邻的26个子立方体编号，每个子立方体记录下编号后，先在该子立方体内部搜索距离阈值范围内的K个近邻点，如果点数不够，则在其相邻的26个子立方体里面搜索，直到满足要求结束。
R+matlab+K
- 使用R语言做的K线图matlab源码The use of R language to do K map matlab source code
K均值聚类
- K均值聚类算法图像分割，最传统的一种分割方法(K mean clustering segmentation)
K-mean
- K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大(K-means algorithm is a typical distance based clustering algorithm. The distance is used as the evaluation index of similarity, that is, the closer the distanc
MATLAB-M-K法
- 实现M-K突变检测,做临界相变用，很有用的啊(m-k test goal, cirtical slow down, be useful)
K-Means PCA降维
- K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding
K均值对iris数据集聚类
- k-means算法对irisdata数据集进行聚类(The k-means algorithm clustering the irisdata datasets)
K均值对图像进行聚类分析
- 用k-means算法对图像进行聚类，适合于初学者(K-means algorithm for clustering images, suitable for beginners)
K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用
- 介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割，然后利用OpenCV函数将其实现，并介绍了OpenCV中图像分割相关的基本函数。(This paper introduces the segmentation of traditional image segmentation and K- mean clustering algorithm, then uses OpenCV function to implement it, and int