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 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
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 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
已知：信号中心波长为2,天线阵元的间距为1米,快拍数为2000，空中有四个 源信号,假设它们的频率 四个源信号的方向分别为： 求： 1）在不加入噪声的情况下,观察并计算协方差矩阵特征值,并对它的特点 加以说明 2）分别采用MUSIC算法,CAPON算法, ESPRIT算法在下面四种情况下，对 上述四个信号源的波达方向进行估计,并画出它们的空间谱图； ①在不加入噪声的情况下, ②在加入高斯白噪声的情况下,假设信噪比为10dB 3）在信噪比变化范围为-20dB~+20dB时，分别采用MUSIC算法,CAPON算 法, ESPRIT算法，对上述四个信号源的波达方向进行估计,并画出波达方 向估计误差,随着信噪比变化的曲线图(即横轴为信噪比,纵轴为误差值)
上传时间： 2014-01-06
上传用户：宋桃子
详细讲述了spss的强大功能，包括回归分析、方差分析
标签： spss
上传时间： 2013-12-24
上传用户：cmc_68289287
对图像进行斑点噪声的添加，用方程f=f+n*f将乘性噪音添加到图像f上，其中n是均值为零，方差为var的均匀分布的随机噪声。
标签： 图像
上传时间： 2014-01-23
上传用户：xjz632
先由原始图像（任选）产生待恢复的图像；(产生方法如下：冲激 函数为 ，将原始图像与冲激函 数卷积产生模糊，然后再迭加均值为0，方差为8，16，32的高斯 随机噪声而得到一组待恢复的图像 ；
上传时间： 2014-11-08
上传用户：royzhangsz
功率谱估计程序，选用一电力系统谐波信号为输入。其中包括有：burge算法，esprit算法，music算法，mvdr算法，pisarenko算法，prony算法，修正协方差算法，自相关算法。这些程序均为本人自编，并且对程序所参考书籍和页数进行了标注。经过调试，绝对正确，请放心使用。
上传时间： 2013-12-31
上传用户：wxhwjf
这是一个基于matlab的图像匹配算法，通过先后两帧中相同的部位，在前一帧中搜索协方差最大的匹配点。
上传时间： 2014-01-09
上传用户：Amygdala
可进行多种分布函数的计算，包括求解均值，方差等。可在进行统计学程序编辑时使用。
上传时间： 2016-11-11
上传用户：xlcky
这是一个仿照实体计算器功能设计，包括所有常用的计算功能并具有对一组数据的统计处理功能的，用C++语言编程的软件。可以直接在电脑上使用无需安装任何附件。本产品针对需求简单的使用者，设计出一种界面简单，使用方便且功能比较齐备的计算器。基本功能包括简单加减乘除运算，三角函数，反三角函数运算，指数对数运算，求平方及平方根等。增加了对一组数据的统计处理，如平均数，求方差，求平方和这样的运算。
上传时间： 2013-12-17
上传用户：lindor
