搜索资源列表
FPtree
- 关联规则挖掘算法FPtree的源代码，是一种不必产生候选集的关联规则挖掘算法-association rule mining algorithm FPtree of source code, is a candidate need not have a set of association rules mining algorithm
zzyTest
- 关于数学组合题的解法.用模板类+回归函数实现,思路简单清晰.这是我在索贝数码公司时接到的一道应聘题.含有算法描述文档.-on mathematical solution to the problem of portfolio. Template function to achieve the reunification category, the thinking is clear and simple. This is the closest digital received by the c
任意基数阶魔方块
- 基本算法为：先将1填入第一行中间位置；再依次将2-n方按如下规律填写：//1，填入上个数上一行的右边位置，如果没有上一行则转到最后一行，如果右边没有方格//则转到最左边的方格。2，如果要填的位置上已经有数，则转填到它上一个数的下边方格//3，对于第一行的最后一个数的下一个数应填在该数下边的空格处-basic algorithm : a first Enter the middle of the first line; Another will be followed by 2-n-law fil
candidate-elimination
- 机器学习经典算法，候选删除算法，完全可以编译通过-Machine learning, candidate-elimination algorithm
Apriori
- Apriori算法的实现，包括候选生成，裁减以及生成封闭的平凡项集。-Apriori algorithm, including candidate generation, reduction and generation of closed itemsets extraordinary.
DataMining_apiori
- apiori算法的实现程序。使用侯选产生发现频繁项集算法。每一次迭代分为连接步和剪枝步。-apiori Algorithm program. Generated using the candidate frequent itemsets discovery algorithm. Each iteration is divided into connecting step and pruning steps.
datastructure
- 数据结构的一般题解，适合专升本考生或有兴趣的同志一观-The general problem solution data structure for Top-candidate or are interested in a concept of comrades
histogram_balltracker
- A new concept of tracking ball has been applied of detecting the ball in one frame by finding centroid ball ,finding histogram of the ball region and correlating it with candidate s histogram (by scanning the complete image) in subsequent frames. Mat
singularitydetection
- 提出一种两阶段的奇异点检测方法。将指纹图像分块，求出各块的方向构成块方向图，并在块方向图的基础上利用邻域方向的分 布分析结合改进的Poincare Index方法来确定奇异点所在的候选区域，对候选区域中的像素再通过计算局部方向变化率来确定奇异点的精 确位置。将此方法用于对FVC2004 DB1_A指纹数据库的图像，实验结果表明这种方法对指纹图像中的噪声有很好的鲁棒性，并且计算简 单快速，易于实现。 -A two-phase singularity detection. Finge
houxuan
- 现代机器学习中的候选消除算法，可从有限个样本中搜索出最优结果，更适用于样本较少的情况-Candidate Elimination Algorithm
1
- We present a genetic algorithm which is distributed in two novel ways: along genotype and temporal axes. Our algo- rithm fi rst distributes, for every member of the population, a subset of the genotype to each network node, rather than a
FFSM
- 浮动顺序搜索算法搜索特征空间生成候选子集-Sequential floating search algorithm to search a subset of the feature space generated candidate
nearestneighbour
- Compute nearest neighbours (by Euclidean distance) to a set of points of interest from a set of candidate points. The points of interest can be specified as either a matrix of points (as columns) or indices into the matrix of candidate points.
AprioriMain
- 此算法实现了基本的Apriori算法,效率很低. 过程是:先通过对数据集进行扫描,得到候选1-项集C1,根据用户输入的最小支持度筛选出频繁1-项集L1,将筛选中 不满足条件的结果放入一个先验项集,然后对L1进行组合,并根据Apriori算法的先验原理,用每个组合的结果和先 验项集中的所有元素进行比较,如果组合结果的子集中包含先验集中的任何一个元组就将其排除,将没有被排除 的组合结果放入C2.如此循环反复,直到Cn或Ln为空. 2008.11.1-2008.11.3
orientation
- 车牌定位：对侯选区域加以判别,侯选区域的判定可以利用车牌区域固有的特征来进行-License Plate Location: identification of candidate regions to be, to determine candidate regions of license plate can be used to carry out the inherent characteristics of
Manhattan
- 在 VLSI 设计中,多点互连是物理设计阶段的关键问题之一,而互连的点数等于 2 或大于 2 分别对应于 Manhattan 空间上有障碍时的最短路径问题和最小 Steiner 树问题,显然前者是后者的基础.连接图是研究最短路径 问题的有效工具,已有的典型连接图包括基于轨迹的GC 和GT 以及基于自由区的GF 和GG.工作包括3个方面:设计并分析了在各种连接图上实现动态的点对之间的最短路径查询算法 分析了在各个连接图上构造 3-Steiner 树的算 法,对于已有的 GC 上的 3-
Ipso
- 提出了一种基于改进型微粒群算法的无线传 感器网络分簇路由算法来优化分簇过程。簇首节点的选取综合考虑候选节点和邻居节点的状态信息-Proposed a modified particle swarm algorithm based on wireless sensor network clustering routing algorithm to optimize the clustering process. Cluster head node, considering the select
An-Improved-Mean-Shift-Algorithm
- 奉文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标 颜色分布的缺点，提出J，一种改进算法．该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析，根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换 自适席地剖分日标的颜色空间从向确定对戍于每一聚类的子空间．在此基础上定义 一种新的颜色模型，该模型统计落入每 一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布，并推导r一种相似性度量米比较目标和候选目 标的颜色模型之间的相似程度．最后基于该颜
Candidate-Eliminate
- Candidate-Eliminate算法实现-Candidate-Eliminate algorithm
Candidate-Elimination-Algorithm-Implementation-in
- Machine learning - candidate elimination algorithm.