搜索资源列表
VCk-means
- VC k-means聚类算法源码。kmeans是一种常用的分割算法，简单而又高效-VC k-means clustering algorithm source code. Kmeans is a common segmentation algorithm, simple and efficient
k-mean
- K-means聚类算法的java实现描述！有详尽的说明，对初学者非常有用！
k均值聚类算法
- k均值算法的源代码-k means algorithm source code
CPP-k-means
- 图像处理，C++环境下的k-means聚类算法，实现图像分割-Image processing, k-means clustering algorithm C++ environment, image segmentation
K-MEANS
- k-means聚类算法 用C++实现 聚类采用数据为二维数据 保存在当前目录下的data.txt文件中-K-means clustering algorithm C++ implementation
k-means--segmentation
- 该代码实现了k-means聚类算法对图像的分类处理，同时通过RMSE和准确性对比对技术的表现和准确度进行了测试-The code implements the k-means clustering algorithm to classify the image. At the same time, the performance and accuracy of the technique are tested by RMSE and accuracy comparison.
K-Means
- K-means聚类算法以及代码实现 K-means聚类算法以及代码实现-K-means clustering algorithm and code implementation K-means clustering algorithm and code implementation
fuzzy-K-means
- fuzzy-K-means聚类算法源代码，常用于模糊聚类分析，算法能取得较好性能，简单有效,应用范围广-the fuzzy-K-means cluster program which can achieve good performance
K-means
- K-means聚类算法的matlab代码。-MATLAB code for k-means clustering algorithm.
99273863K-means-clustering-algorithm
- K-均值聚类算法。可自由输入初始聚类中心的个数和其坐标。(K- means clustering algorithm. The number of initial cluster centers and its coordinates can be freely entered.)
clustering-index
- 欢迎使用和评述此工具箱，您的意见是对我们工作的支持。 此工具适合于不同有效性指标的性能比较，改进代码用于不同的应用问题等等。 (1) NCT的内容 NCT包括4个外部有效性指标和8种内部有效性指标，编制的程序文件"validity_Index.m"用于调用它们 (2) 主文件 "mainClusterValidationNC.m" 的内容 主文件设计为如何使用PAM聚类算法、如何使用有效性指标和方法来估计聚类个数。(H
1、K-means学习
- K-means算法MATLAB仿真，利用一副图像作为数据实现K聚类算法仿真(K-means algorithm, MATLAB simulation)
k-means-master
- just a silly k-means implementation in MATLAB. 简单的用MATLAB实现的kmeans算法(just a silly k-means implementation in MATLAB.)
kmedia
- 利用所编的程序，完美的实现经典的K-means聚类算法分析。(Using the program compiled, the classic K-means clustering algorithm is realized perfectly.)
Clustering-master
- 深度学习中，用matlab对k-means算法进行了实现，运行效果还不错，第一次上传文件，多多指教(The k-means algorithm is implemented.)
K_means
- k-means的实现，基本的计算方式，444(k means asdasdsfsafdsadfas)
K-means
- K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。(The K-means algorithm is a hard clustering algorithm, which is representative of the prototy
IDS
- 利用增强型K-means聚类算法实现入侵检测系统模型的设计(Design of Intrusion Detection System Model Using Enhanced K-means Clustering Algorithms)
ABC-K-means
- 基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法-喻金平-郑杰-梅宏标，matlab(K-means clustering algorithm based on improved artificial bee colony algorithm-Yu Jinping-Zheng Jie-Mei Hongbiao, matlab)
主动半监督K_means聚类算法研究及应用_吕峰.caj
- 基于师生模型实现半监督学习，百万级数据级(Semi supervised learning based on teacher-student model, million data level)