G-K算法
当前话题为您枚举了最新的 G-K算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
Matlab模糊聚类与G-K算法结合的T-S模型构建及性能评估
本程序结合协同模糊聚类算法和G-K算法，利用Matlab实现了T-S模型的构建，并对输入的训练数据进行了测试。输入数据包括训练数据的实际输出和特征矩阵，以及测试数据的实际输出和特征矩阵。输出结果包括模型对训练数据和测试数据的均方根误差评估，最后生成模型对测试数据的拟合图。程序还考虑了交叉验证的影响，对测试数据进行了分组处理。
Matlab
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2024-08-18
顺序k均值算法实现
本项目通过分析不同背景舞者的动作模式，探寻舞蹈中肢体的语言，揭示舞者的动作特征。
该项目采用聚类技术（主要是k均值）分析动作模式，并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类，集成到实时交互式舞蹈表演组件中。
计算系统根据舞者的训练识别模式，形成反馈循环，促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库，突出不同运动形式的差异，并重视运动选择过程。
Matlab
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2024-05-26
K均值聚类算法
这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。
算法与数据结构
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2024-07-17
k-means算法优缺点
优点：- 简单高效- 大数据集处理高效- 对密集簇效果较好
缺点：- 必须预先确定簇数（k）- 对初始值敏感，不同初始值可能导致不同结果- 不适用于非凸形或大小差异大簇- 对噪声和孤立点敏感
数据挖掘
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2024-05-01
k均值算法的Matlab实现
k均值(K_average)是一种经典的聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的组。在Matlab中，可以通过简单的代码实现这一算法，帮助用户快速分析数据模式。通过调整初始点的选择和迭代次数，可以优化算法的效果，适应不同类型的数据集。这种方法在数据挖掘和模式识别中具有广泛的应用。
Matlab
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2024-07-30
K最邻近算法C++实现
通过C++编程语言实现了数据挖掘中的K最邻近算法。
数据挖掘
4
2024-04-30
K均值聚类算法源码（MATLAB）
提供MATLAB实现的K均值聚类算法源码。
Matlab
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2024-05-19
K-Means与Denclue算法整合
对比分析现有聚类算法优缺点及适用场景
提出K-Means与DENCLUE算法整合思路
整合后的算法具备高智能、稳定性和可扩展性
给出算法整合的理论基础
数据挖掘
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2024-05-25
详解k-means聚类算法
k-means聚类算法是一种常用的数据分析技术，特别是在大数据处理中具有显著优势。深入解析了k-means算法及其基于mapreduce的实现。
Hadoop
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2024-09-14
MATLAB编程示例-K均值算法示例
MATLAB编程示例-K均值算法示例。K-代表实现
Matlab
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2024-08-25