针对传统快速k-近邻分类算法的缺陷,提出了一种基于近邻搜索的快速k-近邻分类算法———超球搜 索法。该方法通过对特征空间的预组织,使分类在以待分样本为中心的超球内进行,有效地缩小了搜索范围。
上传时间： 2014-01-20
上传用户：caozhizhi
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：wpwpwlxwlx
K-均值算法的Matlab源代码，比较简短
上传时间： 2013-12-14
上传用户：saharawalker
模糊K近邻分类器，模式识别和机器学习经常要使用的一个分类器
上传时间： 2014-11-28
上传用户：l254587896
K均值算法用于聚类，常用于RBF算法中。
上传时间： 2013-12-31
上传用户：JIUSHICHEN
obliczanie ką tów w matlabie
标签： obliczanie matlabie 261
上传时间： 2017-06-25
上传用户：四只眼
描述 Sramoc ( K , M ) 表示用数字0、1、2…、K-1组成的自然数中能被M整除的最小数。给定 K、M，求Sramoc ( K,M )。例如 K=2，M=7的时候，Sramoc( 2 , 7 ) = 1001。 输入 第一行为两个整数K、M满足2<=K<=10、1<=M<=1000。 输出 输出Sramoc(K,M)。 样例输入 2 7 样例输出 1001
上传时间： 2017-06-26
上传用户：亚亚娟娟123
k均值聚类算法源码 聚类算法学习的实例功能
上传时间： 2017-06-28
上传用户：脚趾头
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上传时间： 2014-01-22
上传用户：钓鳌牧马
k-means(欧氏距离)聚类算法是最基本的聚类算法，是理解和应用聚类算法的基础，通过k-means(欧氏距离)聚类算法我们才可以初步了解数据挖掘的原理。
上传时间： 2017-07-01
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