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k-means-segamen-method
- 本实验基于K-Means聚类算法思想实现了字符分割，因为车牌规定是7位的，所以K取7。另外本实验对K-Means算法进行了改进，充分考虑了初始点的设置及迭代结束条件。实验结果证明这种改进的K-Means算法实现车牌字符分割是快速、有效的。-In this study, K-Means clustering algorithm based on the ideology of the character segmentation, because the license plate require
PSO_K
- 毕设题目，基于K均值的PSO聚类算法，共享了。-Bi-based topic of the PSO-based K-means clustering algorithm, shared.
k-means
- 基于K-means聚类算法的社团发现方法 先定义了网络中节点关联度,并构建了节点关联度矩阵, 在此基础上给出了一种基于 K-means聚类算法的复杂网络社团发现方法。 以最小关联度原则选取新的聚类中心, 以最大关联度原则进行模式归类,直到所有的节点都划分完为止, 最后根据模块度来确定理想的社团数-K-means clustering algorithm based on the association discovery To define a network node cor
K-means_cluster
- 这是一个基于K-means的聚类算法，可用于网页信息聚类，例如电子产品的型号聚类等。-This is based on the K-means clustering algorithm, clustering can be used for website information, such as electronic products, such as the Model Cluster.
k-means(java)
- k-means算法是基于划分的聚类方法，本算法简单，便于理解，以可视化界面的形式将结果展示出来。-k-means clustering algorithm is based on the division method, this algorithm is simple and easy to understand visual interface to the form of the results.
gaknn2008-12-08
- 本算法是实现基于KNN的基因遗传算法，是对KNN算法的改进，具有更好的分类效果。-gaKnn[Genetic Algorithm Optimized K Nearest Neighbor Classification framework] is a frameowork for KNN optimization with a genetic algorithm.
K-meansNB
- ：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
kmeans
- 基于C++的模糊k均值算法，采用的集成软件开发环境为vc-It is the codes of Fuzzy k-means,
k_means_cluster
- k均值聚类算法 ，c语言实现 了基于均值的聚类分析，同时增加了多维向量分析功能，使得聚类的收敛速度更快。-k means clustering algorithm, c language implemented based on the mean cluster analysis, while increasing the multi-dimensional vector analysis functions, making the convergence faster clustering.
k-means-clustering-of-rbf-
- 聚类算法：聚类分析是指事先不了解一批样品中的每一个样品的类别 基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现-Clustering algorithm: cluster analysis is the prior knowledge of each batch of samples in the sample of category learning algorithm based on k means clustering of rbf neural network
GA-k-means
- GA-k-means算法 基于遗传算法的k_means聚类方法的研究(33-48)-GA-k-means algorithm
k-means
- 次算法基于欧式距离，用于数据挖掘k均值聚类算法,或者用于数据挖掘作业-for dating ,kmeans
CH3Clustering
- 基于k-means的聚类编程，例如：随机选取k个中心点，经过计算每个点到k个中心距离的远近，将其归类。最后总的距离平方差最小，即停止。-Programmed based on k-means clustering, for example: randomly select k central point has been calculated for each point to the k center distances, will be classified. The final total
plot_hht
- 基于希尔伯特黄变换和K-means 聚类和数据场理论的复杂网络社团结构探寻.提出和分析了基于K-means 聚类的社团探寻算法和基于数据场理论的社团探寻算法, 并通过实验仿真验证了这两种算法的有效性.-Based on the Hilbert-Huang transform and K-means clustering and data field theory complex network of community structure explore proposed and analyze
K-means--based-on-PSO
- 基于粒子群算法的改进k均值算法比较研究 分类中心快速确定-Particle swarm optimization algorithm based on improved k-means algorithm
K-means--experiment
- 基于MATLAB的编写的K均值聚类实验多类算法，caculateCenter1.m是确定类的中心，主函数是main-Experimental multi-class algorithm based on MATLAB prepared by K-means clustering, caculateCenter1.m the center determines the class, the main function is the main
fruitvegtablerecognition_svm
- 基于K-means算法和SVM算法对不同种类的水果蔬菜图像进行分类识别，算法识别率较高。- Classifying a variety of fruits and vegetables images by using K-means algorithm and SVM.
KMeans
- 基于matlab语言编译的用于实现聚类的k-means函数(K-means function compiled by MATLAB language for clustering)
RBF-k均值聚类
- RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
主动半监督K_means聚类算法研究及应用_吕峰.caj
- 基于师生模型实现半监督学习，百万级数据级(Semi supervised learning based on teacher-student model, million data level)