How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters Step 2. Put any initial partition that classifies the data into k clusters. You may assign the training samples randomly, or systematically as the following: Take the first k training sample as single-element clusters Assign each of the remaining (N-k) training sample to the cluster with the nearest centroid. After each assignment, recomputed the centroid of the gaining cluster. Step 3 . Take each sample in sequence and compute its distance from the centroid of each of the clusters. If a sample is not currently in the cluster with the closest centroid, switch this sample to that cluster and update the centroid of the cluster gaining the new sample and the cluster losing the sample. Step 4 . Repeat step 3 until convergence is achieved, that is until a pass through the training sample causes no new assignments.
標(biāo)簽： the decision clusters Cluster
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：gxmm
主要是KNN（the k-nearest neighbor algorithm ）,LVQ1（learning vector quantization 1）, DSM（decision surface mapping）算法。 and a simple clustering algorithm.
標(biāo)簽： quantization k-nearest algorithm decision
上傳時(shí)間： 2016-02-07
上傳用戶：zhyiroy
本書提供了使用MATLAB的實(shí)踐性指導(dǎo)。MATLAB已成為適合多學(xué)科、多種工作平臺(tái)的功能強(qiáng)大、界面友好、語(yǔ)言自然并且開放性強(qiáng)的大型優(yōu)秀應(yīng)用軟件，同時(shí)也已成為國(guó)內(nèi)外高等院校高等數(shù)學(xué)、數(shù)值分析、數(shù)字信號(hào)處理、自動(dòng)控制理論以及工程應(yīng)用等課程的基本教學(xué)工具。本書按邏輯編排，自始至終用實(shí)例描述；內(nèi)容完整且每章相對(duì)獨(dú)立；是一本簡(jiǎn)明的MATLAB參考書，既適用于初學(xué)者，也適用于高級(jí)MATLAB用戶。對(duì)MATLAB與FORTRAN、C等語(yǔ)言結(jié)合的描述更是所有MATLAB書籍中少有的一大特色。 本書適合作為理工科高等院校研究生、本科生教學(xué)用書，也可作為廣大科研工程技術(shù)人員的自學(xué)用書。
標(biāo)簽： MATLAB 實(shí)踐 大型 語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2016-02-07
上傳用戶：LouieWu
< 大型可編程序控制器系統(tǒng)設(shè)計(jì)>> 經(jīng)典的好書
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：1583060504
autocad數(shù)化管線載入之MENU
上傳時(shí)間： 2016-02-09
上傳用戶：小鵬
Jean J.Labrosse又一部力作《Embedded System Building Blocks》的光盤
標(biāo)簽： Embedded Building Labrosse Blocks
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：13517191407
這是一個(gè)關(guān)于K均值的聚類算法希望對(duì)大家有用
上傳時(shí)間： 2016-02-15
上傳用戶：ma1301115706
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點(diǎn)對(duì)的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡(jiǎn)單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對(duì)于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡(jiǎn)單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來(lái)代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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DVB MPEG2 system stream 分析, 包含 各個(gè)talbe(EIT,PMT,PAT,SDT),以及video,audio. 對(duì)於學(xué)習(xí)數(shù)字電視有很大幫助.
標(biāo)簽： system stream MPEG2 audio
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：xlcky
選擇第k小的元素，c語(yǔ)言 partition 要好好看看 理解函數(shù)意思
標(biāo)簽： 元素
上傳時(shí)間： 2016-02-19
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