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空間數(shù)據(jù)庫(kù)

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標簽： Maze 2005 SEWM 天網

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：PresidentHuang
k-means算法(matlab編寫),其中包含測試數據集,可以使用.

k-means算法(matlab編寫),其中包含測試數據集,可以使用.

標簽： k-means matlab 算法測試

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：ddddddos
/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * *

/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */

標簽： jakcy_wu wujichun author 算法

上傳時間： 2014-01-26

上傳用戶：weiwolkt
Parzen 窗和 K近鄰法進行概率密度估計還帶一個示波器控件.

Parzen 窗和 K近鄰法進行概率密度估計還帶一個示波器控件.

標簽： Parzen 概率密度控件示波器

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：13517191407
此為編譯原理實驗報告學習消除文法左遞規算法

此為編譯原理實驗報告學習消除文法左遞規算法，了解消除文法左遞規在語法分析中的作用內含設計算法目的源碼等等.... 算法:消除左遞歸算法為: （1）把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行（2）FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則；消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END （3）化簡由（2）所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的產生規則。

標簽： 編譯原理實驗報告算法

上傳時間： 2015-03-29

上傳用戶：極客
K均值算法的一個改進算法

K均值算法的一個改進算法，簡單實用，但是有點簡單。

標簽： K均值算法改進算法

上傳時間： 2015-03-29

上傳用戶：清風冷雨
K均值是一個預先知道類數的算法

K均值是一個預先知道類數的算法，需要具備專業知識，不現實。本文提出一個確定類數的方法。

標簽： K均值算法

上傳時間： 2015-03-30

上傳用戶：GavinNeko
用三種方法實現在數組中選擇第k個最小的元素

用三種方法實現在數組中選擇第k個最小的元素

標簽： 數組元素

上傳時間： 2015-03-31

上傳用戶：cccole0605
實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K

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。

標簽： K均值算法聚類

上傳時間： 2015-04-03

上傳用戶：sardinescn
調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combinin

調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP，三維數組，(i,j,k)為第k個樣本的DP矩陣 targets 為 0 1 2

標簽： combining_predicts Confusion_matrix train_predicts train_targets

上傳時間： 2015-04-04

上傳用戶：it男一枚

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此為編譯原理實驗報告學習消除文法左遞規算法

K均值算法的一個改進算法

K均值是一個預先知道類數的算法

用三種方法實現在數組中選擇第k個最小的元素

實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K

調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combinin