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- 动态聚类的k均值算法－－用k均值算法解决动态聚类问题
K－均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家，倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm pr
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorit
K－均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家，倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm pr
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorit
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- 动态聚类的k均值算法－－用k均值算法解决动态聚类问题-Dynamic clustering k-means algorithm- using k-means algorithm to solve the issue of dynamic clustering
K
- K-均值聚类算法，对数据进行聚类分析，可用于提取关键帧等。用matlab实现-K-means clustering algorithm, cluster analysis of data that can be used, such as key fr a me extraction. Using matlab to achieve
k-meams(sourcecode)
- C#实现k均值文本聚类算法，文本聚类C#源程序，k-means聚类算法-C# to achieve k means clustering algorithm, document clustering C# source code, k-means clustering algorithm
Kjunzhi
- K－均值聚类算法C++编程-...
kmeans
- 使用K－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析.-K-means clustering algorithm using IRIS data in the cluster analysis.
k_means_cluster
- k均值聚类算法 ，c语言实现 了基于均值的聚类分析，同时增加了多维向量分析功能，使得聚类的收敛速度更快。-k means clustering algorithm, c language implemented based on the mean cluster analysis, while increasing the multi-dimensional vector analysis functions, making the c