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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
最短路径和导航-源码和文档
- 采用Visual Studio 2010基于ArcEngine 10.1开发,采用C#开发语言,基于.Net Framework 4.0运行环境.可以打开ArcGIS支持的所有数据格式,支持将数据保存为mxd地图文档。支持图层移动,渲染功能,支持常用的GIS操作,如放大、缩小、漫游等。能够查看矢量图层的属性表,并进行条件选择,在地图上高亮显示。能够显示鼠标当前所指的要素属性信息,鼠标滑过教学楼可以显示其名字和类型(通过配置实现,本软件只配置了建筑物图层)。能够进行最短路径分析,根据手动选取的起止
cos similar
- 把图片表示成一个向量,通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。(The image is represented as a vector, and the cosine distance between the vectors is calculated to represent the similarity of the two images.)