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
標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2016-07-31
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上傳時間： 2013-12-19
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這是用 PIC16F690 做的電話來電號碼辨識開門的程序
標簽： F690 PIC 16F 690
上傳時間： 2013-12-16
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這是用 PIC16F690 使用C語言寫的,手機遙控開門程序
上傳時間： 2016-08-08
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這是用 MICROCHIP PIC 做的可控制單相馬達且可電話遙控開門
標簽： MICROCHIP PIC 控制
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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。
標簽： 聚類 k-means 對象 算法
上傳時間： 2014-01-21
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堆排序:思想: 用二叉樹的結構來表示數組,及用數組來表示二叉樹的結構,比如i為父節點其孩子為,2i,和2i+1.其中,大頂堆中 父節點大于其兩個孩子 算法平均時間復雜度: O(nlogn)
標簽： nlogn 二叉樹 數組 節點
上傳時間： 2016-09-28
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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
標簽： sum xi-vj 110 樣本
上傳時間： 2014-08-09
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設I是一個n位十進制整數。如果將I劃分為k段，則可得到k個整數。這k個整數的乘積稱為I的一個k乘積。 編程任務：對于給定的I 和k，編程計算I的最大k乘積。
標簽： 十進制 分 整數
上傳時間： 2016-10-10
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基于VB的遺傳算法軟件實現 在程序中,FitnessValue (i) 為適應度值數組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應度值數組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個體的等位基因值、Popsize 為種群中的個體數,CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數。
標簽： avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom
上傳時間： 2014-01-09
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