聚类算法主要针对k-均值法求解聚类问题
聚类算法主要针对k-均值法求解聚类问题，可以用于神经网络。...
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查看全部46个资源 »改进的K-均值算法在岩相识别中的应用
K-均值算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。本文研究和探索K-均值方法在岩相识别中的应用。在求样本间的距离时，采用马氏(Mahalanobis)距离代替欧氏距离。关键词：岩相识别；测...
一种依据慈善算法的偶图k-完全匹配
【摘要】在扩展一种基于内容的负载共享算法的过程中，总结了将初始化负载分布到集群成员服务器的模型和方法，探讨了依据慈善算法进行偶图一对多匹配即k-完全匹配的问题。给出了一些应用慈善算法进行偶图匹配...
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
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...
基于四个特征值的聚类方法 K-均值算法
基于四个特征值的聚类方法 K-均值算法，对于多组数据分成特征相近的两类...
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