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找到约 34,221 项符合 克隆选择算法 的查询结果

数值算法/人工智能 K-MEANS算法 输入:聚类个数k

K-MEANS算法 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程: (1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心; (2) 循环(3)到(4)直到每个聚类不再发生变化为止 (3) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并 ...
https://www.eeworm.com/dl/518/316435.html
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matlab例程 若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度

若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度,那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程,其中一个主要的方法是归一化LMS算法(NLMS算法),变步长 的更新公式可写成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目 ...
https://www.eeworm.com/dl/665/317540.html
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数据结构 各种排序算法设计。 包括简单的:冒泡

各种排序算法设计。 包括简单的:冒泡,比较,选择,shell 和复杂的:快速,堆,二路归并排序
https://www.eeworm.com/dl/654/325919.html
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其他 K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k ...
https://www.eeworm.com/dl/534/327151.html
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数值算法/人工智能 K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k ...
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操作系统开发 模拟了操作系统的LRU调度算法

模拟了操作系统的LRU调度算法,每次选择最久没有使用的页进行置换
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数据结构 课题问题描述 1. 根据算符优先分析算法

课题问题描述 1. 根据算符优先分析算法,编写一个语法分析程序,可以选择以下三项之一作为分析算法中的输入: (1)直接输入根据已知文法人工构造的算法优先关系矩阵 (2)输入已知文法和FIRSTVT、LASTVT集合,由程序自动生成该文法的算法优先关系矩阵 (3)输入已知文法,由程序自动生成该文法的算法优先关系矩阵。 2. ...
https://www.eeworm.com/dl/654/328066.html
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数据结构 简单选择排序

简单选择排序,这是个解决排序问题的一个算法模型之一。
https://www.eeworm.com/dl/654/330353.html
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数值算法/人工智能 1. 最早截止时间优先EDF(Earliest DeadlineFirst)算法是非常著名的实时调度算法之一。在每一个新的就绪状态

1. 最早截止时间优先EDF(Earliest DeadlineFirst)算法是非常著名的实时调度算法之一。在每一个新的就绪状态,调度器都是从那些已就绪但还没有完全处理完毕的任务中选择最早截止时间的任务,并将执行该任务所需的资源分配给它。在有新任务到来时,调度器必须立即计算EDF,排出新的定序,即正在运行的任务被剥夺,并且按照 ...
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数据结构 排序算法

排序算法,包含冒泡,快排,插入,2分,等排序算法,可由用户选择排序方法,并由系统随机生成数据,进行排序,并可计算每种排序的所花时间,来比较排序的快慢
https://www.eeworm.com/dl/654/336350.html
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