GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
2023/11/9 9:31:33
487KB
1
normalizedcutsandimagesegementation这篇论文的作者写的程序，需要和.dll进行联合仿真，最好用2009a以下的版本进行仿真。
2023/6/2 22:05:27
156KB
1
在目前繁杂收集聚类算法中，基于Laplace特色值的谱聚类方式具备大雅的数学实际以及较高的精度，但受限于该方式对于簇结构数目、规模等先验学识的依赖，难以实际使用。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。
2023/4/1 5:17:51
1.32MB
1
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