道路网络中移动物体聚类方法及应用

这段代码实现了对移动对象的实时跟踪。

在DB2家族的各个平台和版本系列数据库之间传递数据的技术和方法。

本资源提供Kohonen神经网络在网络入侵聚类分析中的应用实例。

概述。2. 中移动财务/人力资源项目的需求及汉得提供的整体解决方案。3. 中移动财务/人力资源项目概述，包括现有IT情况及总体设计目标。4. 中移动财务/人力资源项目系统功能需求。5. 汉得为中移动集团提供的整体解决方案，包括总体设计目标、系统规划及蓝图。6. 汉得核心解决方案特点，包括先进技术支持体系、资深行业专家和灵活可扩展的产品。7. 汉得为中移动提供的系统整体解决方案详细描述，包括集团化财务管理、供应链管理、项目管理和人事管理解决方案。8. ORACLE商业智能管理系统介绍，包括功能和应用。9. 自助服务、工作流和EDI。10. 整体解决方案的系统集成性。11. 移动财务/人力资源技术平台解决方案，包括系统结构、数据结构和对Oracle数据库系统的要求。12. Oracle数据库系统的功能和多平台支持，以及数据安全控制和备份恢复工具。

Matlab应用：利用k-均值聚类、模糊c-均值聚类和SOM神经网络对智能卡车进行色彩还原和量化分析。

本研究探索基于聚类的网络新闻热点发现方法，通过结合层次聚类、K-means聚类和增量聚类算法，实现对大规模网络新闻数据中热点事件的快速准确发现。研究首先使用层次聚类对每天的新闻网页进行微类划分，接着通过K-means聚类对每月的微类进行进一步聚类，最后利用增量聚类算法对每年的事件进行整合，得出一年的热点新闻事件。系统流程包括新闻网页预处理、聚类算法设计和热点计算公式设计。实验表明，结合多种聚类算法的热点发现方法能够满足人们对网络新闻热点事件快速准确发现的需求。

利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

基于K-means算法聚类数据，将多维结果集转换为3D空间点坐标。 采用主成分分析方法实现数据挖掘结果可视化。

在机器学习与数据挖掘实验中，我们探索了k-means聚类算法的应用，使用Matlab实现了相关代码。实验涵盖了多源数据集成、清洗和统计，以及数据的数值量化处理。我们通过C/C++/Java程序实现了两个数据源的合并，并解决了数据的一致性问题。实验结果包括了学生家乡在北京的课程平均成绩计算，以及对广州和上海女生体能测试成绩的比较。此外，我们还分析了学习成绩与体能测试成绩之间的相关性。