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數(shù)(shù)據(jù)(jù)庫(kù)(kù)索引

用三種方法實(shí)現(xiàn)在數(shù)組中選擇第k個(gè)最小的元素

用三種方法實(shí)現(xiàn)在數(shù)組中選擇第k個(gè)最小的元素

標(biāo)簽： 數(shù)組元素

上傳時(shí)間： 2015-03-31

上傳用戶(hù)：cccole0605
實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)K均值算法： K均值算法：給定類(lèi)的個(gè)數(shù)K

實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)K均值算法： K均值算法：給定類(lèi)的個(gè)數(shù)K，將n個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類(lèi)中去，使得類(lèi)內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大，而類(lèi)之間的相似性最小。缺點(diǎn)：產(chǎn)生類(lèi)的大小相差不會(huì)很大，對(duì)于臟數(shù)據(jù)很敏感。改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對(duì)象叫做mediod來(lái)代替上面的中心的作用，這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類(lèi)。步驟： 1，任意選取K個(gè)對(duì)象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。以下是循環(huán)的： 2，將余下的對(duì)象分到各個(gè)類(lèi)中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對(duì)于每個(gè)類(lèi)（Oi）中，順序選取一個(gè)Or，計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個(gè)Or來(lái)代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來(lái)。這種算法對(duì)于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計(jì)算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。

標(biāo)簽： K均值算法聚類(lèi)

上傳時(shí)間： 2015-04-03

上傳用戶(hù)：sardinescn
數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)指南,主要講解如何進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì),如何設(shè)計(jì)表,如何設(shè)計(jì)主鍵.索引等.其實(shí)很多人忽視了,數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)是非常重要的.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)得好不但可以少寫(xiě)很多代碼,而且可以少費(fèi)很大腦力!

數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)指南,主要講解如何進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì),如何設(shè)計(jì)表,如何設(shè)計(jì)主鍵.索引等.其實(shí)很多人忽視了,數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)是非常重要的.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)得好不但可以少寫(xiě)很多代碼,而且可以少費(fèi)很大腦力!

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)庫(kù) 如何設(shè)計(jì) 代碼大腦

上傳時(shí)間： 2015-04-03

上傳用戶(hù)：liansi
在S60上建立一個(gè)書(shū)籍存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù).包括建立數(shù)據(jù)表,索引,以及基本SQL操作.

在S60上建立一個(gè)書(shū)籍存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù).包括建立數(shù)據(jù)表,索引,以及基本SQL操作.

標(biāo)簽： S60 SQL 書(shū)籍存儲(chǔ)

上傳時(shí)間： 2015-04-03

上傳用戶(hù)：lxm
調(diào)用過(guò)程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combinin

調(diào)用過(guò)程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP，三維數(shù)組，(i,j,k)為第k個(gè)樣本的DP矩陣 targets 為 0 1 2

標(biāo)簽： combining_predicts Confusion_matrix train_predicts train_targets

上傳時(shí)間： 2015-04-04

上傳用戶(hù)：it男一枚
Scalable k-means software and test datasets This package (a Unix tar file, gzipped) contains the sou

Scalable k-means software and test datasets This package (a Unix tar file, gzipped) contains the source code for the software that was used to run the experiments for the article

標(biāo)簽： Scalable datasets contains software

上傳時(shí)間： 2015-04-05

上傳用戶(hù)：康郎
K-均值算法的c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

K-均值算法的c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，他是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類(lèi)方法。

標(biāo)簽： 均值算法 c語(yǔ)言

上傳時(shí)間： 2015-04-05

上傳用戶(hù)：zhuimenghuadie
這次上傳的代碼是關(guān)于K-means clusters的代碼

這次上傳的代碼是關(guān)于K-means clusters的代碼，希望能對(duì)大家有用。

標(biāo)簽： clusters K-means 代碼

上傳時(shí)間： 2013-12-15

上傳用戶(hù)：lindor
以字母順序?yàn)樗饕敿?xì)解釋FPC行業(yè)名詞和相關(guān)術(shù)語(yǔ),不可多得

以字母順序?yàn)樗饕敿?xì)解釋FPC行業(yè)名詞和相關(guān)術(shù)語(yǔ),不可多得

標(biāo)簽： FPC 字母索引相關(guān)術(shù)語(yǔ)

上傳時(shí)間： 2015-04-07

上傳用戶(hù)：stvnash
用matlab編寫(xiě)的4階R-K程序。對(duì)于仿真可能有所幫助。

用matlab編寫(xiě)的4階R-K程序。對(duì)于仿真可能有所幫助。

標(biāo)簽： matlab R-K 編寫(xiě) 程序

上傳時(shí)間： 2013-12-24

上傳用戶(hù)：bruce5996

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