搜索资源列表
高精度数加减乘法
- 高精度数的加减乘法，可以自定义进制，作为类实现，直接使用即可。-precision the number of addition and subtraction multiplication can be defined band, as the category achieved, can be used directly.
KMeansV
- k-means聚类算法在二维平面上的可视化实现 聚类时可以设置类数和迭代阈值 聚类结果用色彩和类圆清楚的表现出来-k-means clustering algorithm in a two-dimensional plane with the Visualization of clustering can be set up several categories and iterative threshold Clustering results using color and clas
模糊c-均值算法是模糊聚类
- 模糊c-均值算法是模糊聚类中最常见、应用最广泛的分析方法之一．经典FCM算法理论和应用的研究已经相当成熟，Bezdek业已证明算法的收敛性［6］，许多软件提供了多种方便的FCM工具箱(如Matlab中FCM工具箱等)．但是传统FCM算法处理的是普通数据集，不能直接处理区间数，得到的聚类原型也不是区间数．针对区间数，一种直觉的方法是分别对左区间值和右区间值作FCM，并把得到的聚类原型分别作为区间型聚类原型的左右区间值，但这种方法已经被证明是行不通的［6］-fuzzy c-means cluster
K－均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家，倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm programming. Point by point, inc
Matrix.设计一个造成矩阵类Matrix
- 设计一个造成矩阵类Matrix，包含一个元素类型为int的二维数组，分别设计一个静态方法和实例方法把矩阵转置，分别设计静态方法和实例方法实现二个矩阵相加、相乘。重写方法toString()，使其能输出此矩阵。,Caused by the design of a matrix of type Matrix, contains an element type for the two-dimensional array of int, respectively, to design a static
C++程序用类来实现矩阵
- 编写C++程序完成以下功能： （1） 用类来实现矩阵，定义一个矩阵的类，属性包括： 矩阵大小，用 lines, rows（行、列来表示）； 存贮矩阵的数组指针，根据矩阵大小动态申请（new）。 （2） 矩阵类的方法包括： 构造函数，参数是矩阵大小，需要动态申请存贮矩阵的数组； 析构函数，需要释放矩阵的数组指针； 拷贝构造函数，需要申请和复制数组； 输入，可以从cin中输入矩阵元素； 输出，将矩阵格式化输出到cout； 矩阵相加的
apcluster
- 无监督聚类算法,能够自动聚类,不必预先给出类数,聚类精度好于常用的聚类算法.-Unsupervised clustering algorithm, can automatically cluster, do not have to give in advance the number of categories, clustering accuracy of better than commonly used clustering algorithm.
Matrix
- 这是一个自己编制的完整矩阵类，包括矩阵运算、分解、求逆、范数和特征值等，可以做为数值分析的基础类。-This is a complete matrix of their own class preparation, including matrix computation, decomposition, inverse, norm and eigenvalue, etc., can be used as the basis for numerical analysis class.
Cluster
- 使用分解聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，IRIS数据是由鸢尾属植物的三种单独的花的测量结果所组成，模式类别数为3，特征维数是4，每类各有50个模式样本，总共有150个样本。-The use of decomposition in the IRIS data clustering algorithm on the cluster analysis, IRIS data are from the iris flower three separate components of the meas
Matrix_and_Vector_and_Quaternion
- 矩阵、向量以及四元数的封装类，包含了基本的矩阵运算、向量运算、四元数运算以及矩阵与四元数的相互转换-Matrix and vector operations
LayerCluster
- 基于层次划分的最佳聚类数确定方法
YE
- 在原始的fcm算法基础上，对算法中的聚类数c和加权指数m给出优选方法，进而而出了fcm参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，达到最佳聚类的目的。-In the original fcm algorithm based on the number of clusters on the algorithm and the weighted index m given c preferred m
fcmC
- 这是一种优化的FCM算法 可以自动确定分类数 有关于c,m的改进-This is an optimization of the FCM algorithm to automatically determine the number of categories on the c, m improvement
fcmC
- 在原始的 fcm 算法基础上，对算法中的聚类数 c 和加权指数 m 给出优选方法， 进而而出了 fcm 参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出 该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性， 达到最佳聚类的目的-Fcm algorithm in the original, based on the number of clustering algorithms and the weighted index m given
4842264ga_improve_fcm
- 遗传算法主要是三个算子的作用，而聚类对初始中心和分的类数确定很差，本思想吧两者的优点联系到了一起(The genetic algorithm is mainly the function of three operators, and the clustering is very bad to the initial center and the class number of the Division)
最优聚类数
- 运用matlab软件可实现矩阵的最优聚类数的计算(Using matlab software can realize the matrix calculation of the optimal number of clusters)
julei
- 聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 这里的k-means聚类，是事先给出原始数据所含的类数，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。(The clustering algorithm is given to a large number of original data, and then the data with similar features are gathered into a class by algorithm. The K-mean
SAS聚类分析程序
- 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致(Clustering analysis is an exploratory analysis. In the process of classification, people do not have to give a classification standard i
Matlabkmeans聚类分割GUI，分割聚类数可以输入
- 该课题为基于kmeans的聚类分割，输入一张彩色图像，可以选择需要分割成多少类，就会以不同颜色区分不同的块，带有GUI界面，操作丰富。(This topic is based on Clustering Segmentation of kmeans. Input a color image, you can choose how many categories you need to segment, and then different blocks will be distinguished
改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现
- 根据网上基于划分法k-means的聚类算法，我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。(According to the clustering algorithm based on partition K-means on the Internet, I improved it. A maximum number of classes and a radius can be preset to automatically divi