摘 要：广东省作为经济排头兵，但省内21市经济差异巨大。本文搜集广东21市人口质量数据和经济发展状况数据，经过 K均值聚类分析，发现人口质量等级与经济发展等级高度吻合。进一步通过SPSS软件，以经济发展为因变量，人口质量为自变 量，进行多元线性回归（步进法），剔除对经济发展影响不显著的变量，发现人均受教育年限和人口自然增长率对经济发展影响 显著。

0 前言 K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。 1 聚类算法 科学计算中的聚类方法 方法名称 参数 可伸缩性 用例 几何形状（使用的指标） K-Means number of clusters Very large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clusters General-purpose, even cluster size, flat geometry, not too many clusters Distances between poi

MEAN项目 目标： MEAN堆栈的项目展示。

基于Matlab实现： 模式识别 K-Means算法 实现模式分类 模式识别 K-均值算法 实现模式分类

意思是 该项目是使用版本9.1.1生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。导航到http://localhost:4200/ 。如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。构建工件将存储在dist/目录中。使用--prod标志进行生产构建。 运行单元测试 运行ng test以通过执行单元测试。 运行端到端测试 运行ng e2e通过执行端到端测试。 进一步的帮助 要获得有关Angular CLI的更多帮助，请使用ng help或查看 。

批量归一化（BatchNormalization） ps 批量归一化本质上是对数据的标准化处理，输入标准化一般用于浅层模型，但是对于深层网络，输入的标准化不够，因为随着模型的迭代更新，依然容易造成靠近输出层，它的数据是剧烈变化的。所以批量归一化的出现是应对深度模型的。 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 1.对全连接层做批量归一化 （形状 m×d，对m个元素做批量归一化）

血液和器官捐赠管理后端

LMS算法源代码,Least Mean Square

由于目前大多数交互式Graph-Cut分割算法很难达到精确分割且实时交互的效果.对此,提出一种基于局部颜色模型的改进算法.该算法利用Mean-Shift预分割,建立基于局部颜色模型的交互式分割框架,并将像素级的Graph-Cut算法转化为基于区域的算法进行快速求解.预分割之后的区域保持了原有图像的结构,不仅提高了采用局部颜色模型估计分布的准确性,而且基于区域Graph-Cut的算法明显降低了计算的复杂度.实验结果表明,改进后的算法不仅保证了分割的精确性,而且还达到了实时交互.

将模糊集理论和k-means聚类联系起来，设计了模糊k-means聚类算法，其聚类效果比单纯的k-means要好。