改进网上基于划分法k-means的聚类算法,可以预设一个最大的类数和一个半径,自动划分合适的类。
2024/3/19 4:57:10 3KB 点云 聚类 matlab
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K-means,Matlab,聚类算法,机器学习有丰富的注释解释代码含义,并提供了修改思路
2024/3/3 22:14:50 2KB Kmeans Matlab
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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
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详见博文:http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/49867455
2024/2/23 18:09:41 5KB 聚类数据
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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
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此算是是对k-means算法的改进
2024/2/12 20:51:30 2.16MB k-means
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有源码,有文件
2024/2/10 6:11:02 2KB kmeans算法 大数据 源码 文件
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采用可视化编程工具(如Matlab、Java等)实现一种数据挖掘技术(如K-means聚类、EM聚类等),并进行其挖掘过程和结果的可视化展现,最后采用一组数据,展示其可视化数据挖掘过程和结果。
2024/2/5 19:17:11 573KB 数据挖掘 Kmeans 数据可视化 Androi
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数据挖掘几个算法的思维导图,包括Apriori,C4.5,K-Means,KNN等,还有其他相关的两张
2024/2/5 18:17:34 132KB Apriori C4.5 K-Means KNN
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对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘,挖掘和分析哪些攻击是经常发生的,在哪些地方发生,在什么时间,什么纬度等,以及预测下年度那个地方发生恐怖袭击的概率最大。
使用了KNN,K-Means等方法。
并预测未有组织宣称的事件是哪个组织负责的。
2024/1/28 6:47:48 81.36MB GTD
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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