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二级分类:
k-means聚类算法的matlab实现
K-means,传统计算K均值的一种聚类算法,因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法
2024/2/25 4:05:06
2KB
k-means
matlab
1
一个很好的模式识别课程的例子
这是一个很好的模式识别的例子,里面包括了分类程序和聚类程序两个部分,值得学习.
2024/2/24 8:33:51
442KB
模式
1
K-means聚类数据.rar
详见博文:http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/49867455
2024/2/23 18:09:41
5KB
聚类数据
1
文本聚类程序
测试用的文本聚类程序,使用的是kmeans算法进行聚类。
2024/2/23 1:46:32
1.59MB
聚类
数据挖掘
Cluster
kmeans
1
kohonen网络的聚类算法
本代码主要利用MATLAB工具对kohonen算法进行仿真,实现对网络入侵的聚类
2024/2/21 21:42:56
86KB
kohonen
聚类
网络入侵
1
rostcm6检测软件下载
ROSTCM6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。
该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析,遍布海内外100多所大学,包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。
写论文的一把利器。
2024/2/21 10:56:09
8.61MB
ROSTCM6
1
基于dbscan的聚类算法matlab源码
基于密度的聚类算法的matlab实现,通过配置输入数据格式,即可实现目标的聚类,效果非常好。
2024/2/17 20:31:42
5KB
聚类
1
基于遗传算法优化的利用kmeans对数据集聚类数(优化K)
之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序,结果网上一堆程序不能用,只能自己写一个了。
该程序是基于matlab编写的,调用了kmeans函数和遗传算法工具箱,这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上,最后取整数就是K值了。
程序附带了自己定义的排序函数,该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序,然后在根据排序结果对B列进行排序,这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。
2024/2/14 20:39:32
2KB
遗传算法
kmeans
K值优化
排序函数
1
Java实现k_means算法进行聚类分析
实验描述:对指定数据集进行聚类分析,选择适当的聚类算法,编写程序实现,提交程序和结果报告。
数据集:IrisDataSet(见附件一),根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性:sepallength花萼长度,sepalwidth花萼宽度,petallength花瓣长度,petalwidth花瓣宽度。
其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。
2024/2/14 17:19:40
15KB
聚类分析
1
MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip
MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;
还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB
2024/2/14 6:12:17
29.15MB
MATLAB
神经网络
案例分析
RBF
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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