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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
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
人工智能/神经网络
5 K
107 次下载
2015-03-18
资源详细信息
文件格式
RAR
文件大小
5 K
资源分类
人工智能/神经网络
上传者
yufei66900
发布时间
2015-03-18 00:30
下载统计
107
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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 - 资源详细说明
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-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 - 源码文件列表
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面向对象的模拟退火编程技术.cpp
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