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搜索资源 - dynamic clustering
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模式识别的动态聚类算法iso-data算法的具体实现，应用于模式分类等-dynamic clustering pattern recognition algorithm iso-specific data algorithm to achieve, such as data classification
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模式识别的经典算法之一，动态聚类的k均值算法，采用matlab进行编程，并对分类进行了画图分析。-the classic pattern recognition algorithms, dynamic clustering algorithm k mean using Matlab programming, as well as classification of the class analysis.
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神经网络源程序代码，有常用的BackProp算法,行程编码算法RCL,动态聚类算法,LVQ(学习矢量量化)算法等等，自己看吧-neural network source code, a common BackProp algorithm, RCL itinerary coding algorithm, dynamic clustering algorithm, LVQ (LVQ) algorithm, etc., and see themselves
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基于样本和主轴核函数的相似度的动态聚类算法程序-based on samples and nuclear spindle function of the similarity dynamic clustering algorithm procedures
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基于动态的K值均值酸法 MATLAB 动态聚类K值的算法-based on the dynamic K-means acid MATLAB dynamic clustering algorithm K
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几种重要的聚类程序，如动态聚类，模糊聚类，以及一个遗传算法程序-clustering several important processes, such as dynamic clustering, fuzzy clustering, as well as a Genetic Algorithm
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動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群-dynamic clustering k-means figure:proper hiving off of input datum in programme
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在Visual C++下实现聚类分析在图像识别中的应用。其中包括模糊聚类，遗传算法聚类分析，层次聚类和动态聚类等算法。可以运行，并有分类的源文件。是不错的研究素材。,In Visual C++ Achieve clustering analysis in image recognition applications. Including fuzzy clustering, genetic algorithm for cluster analysis, hierarchical clusterin
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一个简单的isodata动态聚类算法isodata，最后可以显示出迭代的结果，包括中心点，方差，样本归类等-A simple ISODATA dynamic clustering algorithm isodata, the last iteration can show results, including the center, variance, sample classification, etc.
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ISODATA算法是一种基于统计模式识别的，非常经典的非监督学习动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。-ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, and very classic dynamic clustering of non-supervised learning algor
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C++中的ISODATA算法示例，ISODATA算法是一种基于统计模式识别、经典的动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。
-C++ examples of ISODATA algorithm, ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, a classic of the dyn
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the classic pattern recognition algorithms, dynamic clustering algorithm k mean using Matlab programming, as well as classification of the class analysis
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内包含：模糊聚类 遗传算法聚类 层次聚类法的各方法以及动态聚类的各个算法 -Contains: Fuzzy clustering genetic algorithm clustering hierarchical clustering and dynamic clustering of various methods of the various algorithms
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C均值算法是一种很好的动态聚类算法，在实际中具有很高的应用价值。-C means algorithm is a good dynamic clustering algorithm, in practice has a high application value.
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K-means算法是一种动态聚类方法，这种方法先选择若干样本作为聚类的中心，在按某种聚类准则（通常采用最小距离原则）使各种样本向各个中心积聚，从而得到初始的分类，然后，判断分类的合理性，如果不合理，就修改分类，如此反复的修改聚类的迭代运算，直到合理为止。-K-means algorithm is a dynamic clustering method, this method, select the number of samples as a cluster center in the clu
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K-Means动态聚类算法源程序，K-means算法进行了重点分析，K-means算法是最为经典的根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法-Source dynamic clustering algorithm K-Means program, K-means algorithm are analyzed, K-means algorithm is the most classic based on K-means clustering in the clustering algorithm fo
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无线传感器网络的负载平衡的节能动态聚类算法。论文。2006年。-An Energy-Aware Dynamic Clustering Algorithm for Load Balancing in Wireless Sensor Networks.2006.
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PRI动态聚类 包含了动态聚类的方法，运用的是分层聚类的思想，一开始每一个成员是一类，然后进行循环，直到满足聚类要求,其他的动态聚类都可以按照这种方法进行聚类-PRI dynamic clustering contains a dynamic clustering method, the use of the idea of hierarchical clustering, the beginning of each member is a class, and then loop, until
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K-means 动态聚类算法（Dynamic clustering algorithm）源程序-Dynamic clustering algorithm of K-means
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Research on Dynamic Clustering Routing Considering Node Load for Wireless Sensor Networks
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