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
- Visual C++开发基于SNMP的网络管理软件.pdf
- 利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景
- QStyle定制弹出菜单
- 智能车控制决策系统开发-智行者
- 遥感影像融合_数字图像处理的matlab程序（PCA变换融合，HIS变换融合，Brovery和乘积变换融合）
- 空间三点定位算法
- 二维码生成库c语言
- 企业门户网站JSP源代码
- 东北大学计组机考题库
- 机器人建模与控制英文版
- 数据结构C语言 一元多项式的加减法
- matlab 改变图片灰度级的函数
- MODIS正弦投影全球矢量
- Python学习手册中文第三版（分卷二）
- 嵌入式-M3M4芯片包.7z
- 多波段增透薄膜对镁掺杂铌酸锂变频晶体损伤阈值的影响
- UWB monopulse1.zip
- sokect通讯例子--广播
- 中怡数宽 TPB21-5指令集
- 软件测试模板
- arcgis一键拓扑工具、三调拓扑工具
- 基于Android的高校学习App设计与应用
- 逐次超松弛迭代（SOR迭代）
- OV5645 datasheet
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