基于遗传模拟退火的K-means聚类方法
针对传统的K-means算法对初始聚类中心的敏感很大，极易陷入局部最优值，基于遗传算法的K-means聚类算法由于个体的多样性不足而常出现早熟等现象，采用遗传模拟退火算法优化初始聚类中心点后进行K-means聚类，并提出了一种新的用于评价聚类结果的适应度函数，该函数更为准确地反映类内距离和类间距离。实验结果表明，该方法能获得更好的聚类结果。
文件下载
评论信息
其他资源
- 蚂蚁分类信息网破解版源码（可用）
- 山东大学大数据实验三：Hadoop实现PageRank
- QQ蜗牛终极版--服务器发包工具
- 基于双边滤波的图像抽象化matlab代码，可直接运行
- PIC18单片机 官方示例所有程序 包含AD TIMER0123 USART 等
- openstack rally2.1.0性能测试说明
- 数值分析第四版
- 数字图像水印的matlab实现
- 中文词库带词性
- Realistic Image Synthesis Using Photon Mapping
- 基于vue.js的饿了么的element-ui的unpkg文件的下载到本地
- DMI修改及检测软件
- network information theory chap5 课后题答案
- 电商广告投放明细_雅库杭州有限公司.xls
- win10下基于modelsim uvm仿真
- PuTTY 软件 比xshell小使用方便
- openssl和openssl-devel的rpm
- ffmpeg解码器
- 微信端新年抽签源码
- AD1674原程序和Proteus仿真
- 库存管理系统
- Python爬虫开源项目代码
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明