k-means算法接受输入量k；
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
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而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
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2023/11/11 15:04:35
17KB
蒙古国省界，矢量数据，shape格式，shp.需要蒙古国学术研究数据，可以留言联系我。
可以提供蒙古国各种统计分析数据、地理数据、界线数据……
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2023/11/10 2:50:02
1.53MB
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
maxCS动作文件库，BIP文档，解决一些简单平常的动作，譬如，打架（挨打，扇耳光，出拳），打仗，大笑，功夫，行军，唤狗，健美，举重，鲤鱼打挺，溜冰动作，落下悬崖，女人动作，翻越栏杆，动物的一些动作，跑步，前翻开枪，搬重物，被打晕，被电击，被水溅到，射箭，走钢丝，被绊倒，醉汉走路，做操，中枪，双手倒立，双手前翻，踢腿，武打动作，舞蹈（一些些），被绊倒。
2023/11/5 9:52:25
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