用分治法编程求出了n个不同元素中的第k 个最小元素
上传时间： 2014-01-20
上传用户：zhouli
一个(k,n,K)的卷积码的维特比译码算法
上传时间： 2016-08-29
上传用户：zhaiye
matlab源码关于模糊K均值聚类算法，很好的，适合大家下载研究学习
上传时间： 2016-08-30
上传用户：sz_hjbf
动态聚类的k均值算法－－用k均值算法解决动态聚类问题
上传时间： 2016-09-01
上传用户：zhenyushaw
基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现
上传时间： 2013-12-20
上传用户：plsee
Vinary K.Ingle John G.Proakis----Digital Signal Processing Using Matlab PWS Publish
标签： Processing Digital Proakis Publish
上传时间： 2016-09-07
上传用户：xinzhch
k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：2525775
聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。
上传时间： 2013-12-26
上传用户：txfyddz
数据挖掘经典k-means算法C源码实现
上传时间： 2014-01-27
上传用户：xmsmh
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！
上传时间： 2013-12-24
上传用户：love_stanford
