由于K-均值聚类算法局部最优的特点
由于K-均值聚类算法局部最优的特点,而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此,用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明,平均每次对K结果值改进8次左右,效果显著。下一步工作:实际上在高温...
由于K-均值聚类算法局部最优的特点,而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此,用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明,平均每次对K结果值改进8次左右,效果显著。下一步工作:实际上在高温...
k均值聚类算法源码,比较经典,无解压密码...
线性表元素删除运算,删除线性表L中第i个位置上的元素...
介绍了L C ö O S 2Ê 在TM S320VC5402 上的移植以及在移植过程中的一些注意事项, 给出一些关键的实现代码,并在移植的基础上给出了改进堆栈设计以减少对内存需求的方...
是K均值算法的一个Linux下的编译的程序,用标准C++编写的...
L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外,学习率自适应调整策略是BP算法改进的另一种途径,它利用Levenberg-Marquardt优化方法,从而使得学习时间更短。其缺点是,对于复杂的问题...
数据挖掘中K均值算法的实现用MATLAB编写...
Grammatica是一个C#和Java的语法分析程序生成器(编译器的编译器)。它可以用LL(k)语法创建可读的和带有注释的源代码。它也支持创建一个运行时语法分析器,带不生成源代码。语法产生式用EBN...
系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则,该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的,同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选...
k-means算法(matlab编写),其中包含测试数据集,可以使用....