：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。
上传时间： 2017-08-18
上传用户：banyou
CA算法可以将数量型属性划分成若干个优化的区间，它综合了分层聚类于划分聚类的优点，对于给定的不同的初始类个数，CA算法能随着迭代过程的不断进展改变类的数目，一些竞争力差的类即类的基数小于给定阙值的类将在迭代过程中不断消失，最终得到能够有效体现数据实际分布情况的优化聚类个数。
上传时间： 2013-12-29
上传用户：nanshan
流形学习算法LTSA的线性化方法，在基因分类聚类中得到了应用，可以将新样本线性地投射到低维空间。
上传时间： 2014-01-15
上传用户：ddddddos
主要是数据挖掘中的文本挖掘算法及其分析，其中包括层次聚类，空间向量模型等，处理对象有对于网页的也有针对纯文本的。
上传时间： 2017-09-25
上传用户：anng
自己编写代码实现了kmeans算法，输入变量 data 为 N 行 m 列，每一行为一个数据点，num 表示聚类数目；输出变量 label 为 N 行 1 列， 表示对应的数据点属于哪一类。
上传时间： 2016-05-31
上传用户：lmeeworm
本文结合中国科技大学大规模集成电路实验室和中国科学院上海技术物理研究所合作的星载红外相机项目，为了解决红外相机上的不同波段的红外探测元阵列存在的非均匀性问题，对红外焦平面探测元阵列存在的非均匀性问题展开了深入的分析和研究。 主要研究和分析了两类算法的基本原理，重点研究和实现了定标校正算法，通过对积分球定标数据进行深入的分析，将探测元分成线性探测元和非线性探测元，对线性探测元采用两点校正法，对非线性探测元采用多点分段校正算法，在利用FPGA硬件实现非均匀校正时，分析设计了基于乘法运算和加法运算的FPGA实现，在基于乘加器运算的FPGA实现中。设计出了乘法和加法整体运算的乘加器，内部采用流水线wallace树压缩结构，大大加快乘法和加法的速度。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weddps
选择映射法（SLM）和概率类算法都可以降低OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统的PAPR（Peak to Average Power Ratio），传统SLM算法自身较为复杂，但由于其优良的性能，弃之可惜。研究表明，SLM算法和限幅类算法在性能上具有一定的互补性。任何一个算法未必能达到抑制PAPR的理想效果，在深入研究了两个算法的基础上，将其优点联合起来，以达到降低OFDM系统PAPR的目的。最后对联合改进算法进行了分析与仿真，并验证了联合改进算法的有效性和可行性
上传时间： 2013-11-22
上传用户：xinhaoshan2016
针对函数优化问题，提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度，选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类，利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中，数值结果比较表明，提高了算法搜索能力，全局最优解的精度和收敛速度。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：hxy200501
模式识别的作业代码，VC开发，主要是线性分类识别和聚类（基本K-平均算法）的实践，功能比较简单，还有带完善
上传时间： 2015-03-26
上传用户：123456wh
采用C++语言编写的，用于聚类相关方面的dbscan算法源程序，希望大家共同提高
上传时间： 2014-03-09
上传用户：txfyddz
