武汉大学复试上机题选用K均值算法对一串整形数据(100行,100列)进行聚类。
输出两个结果文件:1)第一个输出结果文件为cluster_centers.txt,其中输出聚类得到的各区域(聚类)的中心,以及每个聚类区域像素个数。
格式如下:
2025/12/9 3:55:26 34KB 考研
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基于VS2005平台的视频稚嫩插帧程序,算法只是简单的均值算法,但是程序框架搭建的很好,可以实现基本的帧率上转换。
压缩包内有foreman.cif测试序列,程序可以直接跑通。
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基于jupyter+python的k均值算法模型,包含西瓜数据集和模型
2024/12/5 6:19:24 24KB python 数据挖掘 机器学习
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机器学习评价内蕴方法,Xie-Beni指标是模糊K均值算法的聚类有效指标
2024/11/8 7:36:42 939B 机器学习 评价 Xie2Beni
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代码实现了基于遗传算法的模糊c均值算法,用于改进FCM当中的局部收敛问题,以达到全局最优。
2024/8/29 21:19:11 2KB 遗传算法 模糊c均值算法 改进 GA
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本资源是ISODATA聚类算法的matlab代码,其中包括isodata.m(ISODATA算法代码,其中包括了合并分裂等一系列子函数)、provaisodata.m(算法实例调用代码)和dades.mat(存放实例数据变量的文件)三个文件,并且每个函数都有详细的中文注释,而非原来的西班牙语注释。
ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。
全称:IterativeSelforganizingDataAnalysisTechniquesAlgorithm即:迭代自组织数据分析算法。
“合并”操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并。
“分裂”操作:当聚类结果某一类中样本某个特征类内方差太大,将该类进行分裂。
2024/8/6 22:07:29 9KB ISODATA 聚类算法 中文注释 matlab
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MATLAB实现的K-means均值算法,可以对图像进行K-means均值聚类分析,注释很清晰,运行也很流畅
2024/7/28 6:33:50 1015B Kmeans
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针对轨迹序列长度不固定的特点,计算轨迹间的距离。
采用K均值算法对轨迹样本进行聚类。
2024/6/26 3:06:23 65KB 聚类
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K均值算法:调用模糊聚类库函数kmeansPso粒子群聚类程序:没有最优解,多次迭代基于模拟退火的k均值聚类:可以有最优解基于pso的k均值算法:有最优解,根据适应度判断,适应度越小,分类效果越好
2024/6/19 14:18:26 12KB 粒子群聚类
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内容包含最小错误贝叶斯估计,kn近邻估计,Fisher线性判别,SVM实现,决策树和C均值算法的MATLAB实现。
2024/4/28 14:15:25 2.28MB MATLAB 模式识别
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡