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搜索资源列表

  1. FuzzyClusteringToolbox

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  2. 使用matlab实现的各种聚类算法,其中包括具体例子进行详细说明。-The purpose of the development of this toolbox was to compile a continuously extensible, standard tool, which is useful for any MATLAB user for one s aim. In Chapter 1 of the downloadable related documentation on
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-10
    • 文件大小:2.04mb
    • 提供者:JinJun
  1. ga

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  2. 标准遗传算法,优化函数为f=-(x-1)^2+4,其中,0<=x<=3,建议初学者使用- Standard genetic algorithms, optimization function f =- (x-1) ^ 2+4, where, 0 < = x < = 3, recommended for beginners to use
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:5.09kb
    • 提供者:李晶
  1. sdggzip

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  2. C++实现的自动聚类系统KlustaKwik源代码\KlustaKwik-R1-7\KlustaKwik-ks for any type of data. We needed a program that would: 1) Fit a mixture of Gaussians with unconstrained covariance matrices 2) Automatically choose the number of mixture components 3)
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:399.69kb
    • 提供者:大家
  1. PatternRecognition

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  2. (1)Bayes分类 已知N=9, =3,n=2,C=3,问x= 应属于哪一类? (2)聚类 使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析 (3)鉴别分析 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。 用PCA与基于核的PCA(KPCA)方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-15
    • 文件大小:6.72kb
    • 提供者:刘宏
  1. gm11

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  2. 标准gm(1,1)模型, 程序名称:gm11.m GM(1,1)模型 程序功能:利用GM(1,1)模型进行预测。 程序编写:mongvi@126.com 开发指导:刘思峰教授 程序发布:南京航空航天大学灰色系统研究所 演示数据1,刘思峰教授等著《灰色系统理论及其应用》第四版(p98): X0=[2.874 3.278 3.337 3.390 3.679] 演示数据2,刘思峰教授等著《灰色系统理论及其应用》第四版(p103): X0=[6 2
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1.05kb
    • 提供者:wang
  1. ID3决策树算法实验

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  2. 决策树ID3算法实验_数据集car_databases。用python编写的决策树ID3算法,运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少,综合了网上的优秀代码,并进一步形成自己的代码。代码基本有注释,风格良好,能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档,包含所有流程图,说明图,以及文档风格绝对不错,无需更改,建议下载! 该算法所测试的数据集如下(已经打包在内,并已经生成xls格式,方便直接使用): 已知:UCI标准数据集Car-Evaluation,定义了汽车性价比的4 个
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-11-07
    • 文件大小:1.17mb
    • 提供者:小强你好
  1. python基础数据分析实例

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  2. 假设要分析的数据包括属性age。数据元组的年龄值为(按递增顺序)13、15、16、19、20、20、21、22、22、25、25、25、25、25、30、33、35、35、35、36、40、45、46、52、70。另外,假设一家医院用上述年龄属性对所选样本受试者的年龄和体脂数据进行测试,得到结果,并执行下列操作: 1、将上述数据保存在逗号分隔值文件中。 2、将逗号分隔值文件中的数据读入R中的变量。 3、年龄和脂肪百分比的平均、中等和标准差是多少? 4、这个时代的模式是什么?评论数据的形式(即双峰
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:231kb
    • 提供者:jf12345
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