基于动态的K值均值酸法 MATLAB 动态聚类K值的算法
上传时间： 2013-12-27
上传用户：xaijhqx
此文档是K类均值聚类和模拟退火结合的软硬件化分算法。众所周知，模拟退火算法的通用性，此算法是模拟退火的改进，较单纯的SA更优秀。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：h886166
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。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：2525775
如何求K类均值，从给出的多维矩阵中可以求得K类动态均值，
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上传时间： 2014-01-05
上传用户：qiao8960
数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。 （1）分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在同一张图上绘出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值滤波可以有效去除叠加在低频信号上的噪声。已知3点滑动平均数字滤波器的单位脉冲响应为h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],计算y[k]=x[k]*h[k],在同一张图上绘出前50点y[k],s[k]和x[k]的波形，比较序列y[k]和s[k]。
上传时间： 2015-08-19
上传用户：Andy123456
％ decode with soft-input viterbi algorithm 硬判决 ％ //k=4,r=1/2 ％输入数据为软信息，并且数据为均值为1的BPSK调制，如果均值为MEAN,那么62,63,103,104行应做相应修改
标签： soft-input algorithm viterbi decode
上传时间： 2014-10-28
上传用户：aig85
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；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （4） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
上传时间： 2013-12-20
上传用户：chenjjer
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
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。
上传时间： 2013-12-27
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