K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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一個(gè)用java實(shí)現(xiàn)的k-means的簡(jiǎn)單算法
上傳時(shí)間： 2014-08-28
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題 目: 判別圖中兩個(gè)頂點(diǎn)之間的簡(jiǎn)單路徑的程序設(shè)計(jì) 初始條件： （1） 采用鄰接表作為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。 （2） 編寫程序判別無向圖中任意給定的兩個(gè)頂點(diǎn)之間是否存在一條長(zhǎng)度為k的簡(jiǎn)單路徑。 （3） 測(cè)試用例自己設(shè)計(jì)。
標(biāo)簽： 判別 路徑 程序設(shè)計(jì) 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
上傳時(shí)間： 2016-08-01
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實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的K-means算法 使用多次迭代從
標(biāo)簽： K-means 數(shù)據(jù)挖掘 算法 迭代
上傳時(shí)間： 2016-08-01
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使用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類分析,將四維的數(shù)據(jù)分成三個(gè)簇.
標(biāo)簽： k-means 算法 數(shù)據(jù) 分
上傳時(shí)間： 2016-08-01
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自動(dòng)加載mdf文件到sql 的express 庫(kù)中..省去sql管理器的加載
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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聚類分析：K-Means動(dòng)態(tài)聚類算法的源程序
標(biāo)簽： K-Means 聚類分析 動(dòng)態(tài) 源程序
上傳時(shí)間： 2014-12-21
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股市分析K線,測(cè)試版本,可以研究修正,勿用於商業(yè)販賣
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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一種新型的逆變器雙環(huán)控制技術(shù)(提出了一種逆變器雙環(huán)控制技術(shù),該方案內(nèi)環(huán)為單周期控制,外環(huán)采用K 系數(shù)法設(shè)計(jì) 的補(bǔ)償器。仿真結(jié)果證明了該控制策略最顯著的優(yōu)點(diǎn)是:對(duì)輸入電壓的大擾動(dòng)具有很好抑制 性、負(fù)載變化時(shí)具有魯棒性以及帶非線性負(fù)載時(shí)高品質(zhì)的輸出波形。)
標(biāo)簽： 逆變器 雙環(huán)控制 單周期控制 仿真
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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通過這個(gè)源代碼可以有效的實(shí)現(xiàn)k均值算法的實(shí)現(xiàn)與解決。
上傳時(shí)間： 2016-08-08
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