K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間: 2013-12-19
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cskmeans 聚類算法的一種 1. 分裂法(partitioning methods):給定一個有N個元組或者紀錄的數據集,分裂法將構造K個分組,每一個分組就代表一個聚類,K<N。而且這K個分組滿足下列條件:(1) 每一個分組至少包含一個數據紀錄;(2)每一個數據紀錄屬于且僅屬于一個分組(注意:這個要求在某些模糊聚類算法中可以放寬);對于給定的K,算法首先給出一個初始的分組方法,以后通過反復迭代的方法改變分組,使得每一次改進之后的分組方案都較前一次好,而所謂好的標準就是:同一分組中的記錄越近越好,而不同分組中的紀錄越遠越好。使用這個基本思想的算法有:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法;
標簽: partitioning cskmeans methods 聚類算法
上傳時間: 2014-01-16
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手機上的監視程式, 可以監督SMS, MMS, 以及電話和Mail
上傳時間: 2016-09-17
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k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 Matlab 源代碼,以蘭花數據集作為測試對象。
上傳時間: 2014-01-21
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這是一個將n個樣本聚類到m個類別中 將n個樣本在m個類里如何分配輸出的遺傳算法代碼。 適應度:sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2
上傳時間: 2014-08-09
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設有n 個程序{1,2,…, n }要存放在長度為L的磁帶上。程序i存放在磁帶上的長度是 Li,程序存儲問題要求確定這n 個程序在磁帶上的一個存儲方案,使得能夠在磁帶上存儲盡可能多的程序。對于給定的n個程序存放在磁帶上的長度,編程計算磁帶上最多可以存儲的程序數。
上傳時間: 2013-12-01
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k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。
上傳時間: 2013-12-27
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c++ Ngô n ngữ C cho vi đ iề u khiể n Các tài liệ u tham khả o, ebook. Programming Microcontrollers in C (Ted Van Sickle) C Programming for Microcontrollers (Joe Pardue SmileyMicros.com ) Programming 16-Bit PIC Microcontrollers in C (Jucio di jasio ) C Programming for AVR Programming embedded system I,II (Michael J . Pont ) ( các tài liệ u này đ ã down load về )
上傳時間: 2017-07-29
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實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K,將n個對象分到K個類中去,使得類內對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。 缺點:產生類的大小相差不會很大,對于臟數據很敏感。 改進的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟: 1,任意選取K個對象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環的: 2,將余下的對象分到各個類中去(根據與medoid最相近的原則); 3,對于每個類(Oi)中,順序選取一個Or,計算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了,下面就再轉到2。 4,這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感,但計算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數據量。
上傳時間: 2015-04-03
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最近去看監視器材,看到他們的監視軟體 就突發奇想自己來寫一個看看 程式會把移動中的物體用綠色框框起來 並且把當時的影像存成jpg檔(我把這個功能註解起來了) 我這個程式是在UltraEdit(類似記事本)下寫成的 程式裡用到JMF套件 主程式是webcamCapture.java
上傳時間: 2015-05-22
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