K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
自組織系統Kohonen網絡模型。對于Kohonen神經網絡，競爭是這樣進行的：對于“贏”的那個神經元c，在其周圍Nc的區域內神經元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經元都被抑制。網絡的學習過程就是網絡的連接權根據訓練樣本進行自適應、自組織的過程，經過一定次數的訓練以后，網絡能夠把拓撲意義下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節點上。網絡能夠實現從輸入到輸出的非線性降維映射結構：它是受視網膜皮層的生物功能的啟發而提出的。~..~
標簽： Kohonen 自組織 神經網絡
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：ghostparker
本書總結了歷屆國際奧林匹克競賽（IOI）的試題特點及我國參賽選手的培訓經驗。書中許多例題取自歷屆大賽的試題及中國隊選手的訓練題目，針對問題講解了解題的關鍵思路及如何靈活運用有關的算法知識。
標簽： IOI 試題 國際 競賽
上傳時間： 2015-03-19
上傳用戶：zhyiroy
myfft是一個自編matlab函數，將輸入的采樣頻率個采樣點數建立一個數據庫后，取出表中的數據進行fft分析，繪制出時頻波形進行比較分析
標簽： matlab myfft 函數
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：lizhen9880
開發環境:Matlab 簡要說明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，認為一個神經網絡接受外界輸入模式時，將會分為不同的區域，各區域對輸入模式具有不同的響應特征，同時這一過程是自動完成的。各神經元的連接權值具有一定的分布。最鄰近的神經元互相刺激，而較遠的神經元則相互抑制，更遠一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無教師的聚類方法。
標簽： Self-Organizing feature Matlab Map
上傳用戶：杜瑩12345
介紹了一種在DSP 仿真環境下,采用C 語言對FLA SH 進行在系統編程( ISP)的 方法,同時介紹了TM S320VC5402 的Boo t loader 原理,給出了DSP 的并行FLA SH 引導功能實現 方案,并且給出了一個簡單的測試實例
標簽： DSP FLA loader 5402
上傳時間： 2014-10-12
上傳用戶：caixiaoxu26
排序算法的內部復雜度分析,有八個算法,有時間和空間的分析,比較完整
標簽： 分 排序算法 復雜度 算法
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：ddddddos
自己做的一個普通詞法分析程序c語言環境終結符：e c j t u可擴展
標簽： 分 c語言 程序 環境
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：SimonQQ
一個在linux下利用QT庫自帶的信號量的使用例子。
標簽： linux 信號量
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：zhaiye
這是一個改進了自頂向下的歸并排序，它改進的地方主要有：采用小子文件截止的機制，當序列長度小于32時，采用直接插入排序；對歸并的內循環作了優化，判斷的次數更少。
標簽： 排序
上傳時間： 2015-03-21
上傳用戶：ljmwh2000
蟲蟲下載站版權所有 京ICP備2021023401號-1
