％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：我們的船長
請編寫一個函數(shù)jsValue(int m,int k,int xx[])，該函數(shù)的功能是：將大于整數(shù)m且緊靠m的k個素數(shù)存入數(shù)組xx傳回。 最后調(diào)用函數(shù)writeDat()讀取10組數(shù)據(jù)，分別得出結(jié)果且把結(jié)果輸出到文件out.dat中。 部分源程序存在文件prog1.c中。 例如：若輸入17 5 則應(yīng)輸出：19，23，29，31，37。
上傳時間： 2016-06-05
上傳用戶：change0329
K均值法聚類分析 通過K均值法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚類分析
標簽： K均值 聚類分析 數(shù)據(jù)
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：love_stanford
％ decode with soft-input viterbi algorithm 硬判決 ％ //k=4,r=1/2 ％輸入數(shù)據(jù)為軟信息，并且數(shù)據(jù)為均值為1的BPSK調(diào)制，如果均值為MEAN,那么62,63,103,104行應(yīng)做相應(yīng)修改
標簽： soft-input algorithm viterbi decode
上傳時間： 2014-10-28
上傳用戶：aig85
K-means算法，聚類分析中的一個重要的算法，用于分類
上傳時間： 2016-06-10
上傳用戶：天誠24
k means algorithms for clustering purpose
標簽： algorithms clustering purpose means
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：wendy15
Metaquotes中用于計算EMA均線與K線交叉并發(fā)出報警的源程序
標簽： Metaquotes EMA 計算 報警
上傳時間： 2016-06-10
上傳用戶：SimonQQ
Software given here is to accompany the textbook: W.H. Tranter, ％ K.S. Shanmugan, T.S. Rappaport, and K.S. Kosbar, Principles of ％ Communication Systems Simulation with Wireless Applications, ％ Prentice Hall PTR, 2004.
上傳時間： 2016-06-12
上傳用戶：shanml
knn 方法為k均值聚類用于數(shù)據(jù)點的分類
標簽： knn 均值聚類 分類 數(shù)據(jù)
上傳時間： 2016-06-12
上傳用戶：haoxiyizhong
k-means聚類算法，并用遺傳算法輔助實現(xiàn)聚類的實現(xiàn)。
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：小眼睛LSL
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