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  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘?为什么它是重要的?.............................................................
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2010-09-06
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:huanghyw
  1. 软件工程-理论与实践(许家珆)习题答案

  2. 习 题 答 案 习题一答案 一、选择题 1. 软件的主要特性是(A B C)。 A) 无形 B) 高成本 C) 包括程序和文档   D) 可独立构成计算机系统 2. 软件工程三要素是(C D)。 A) 技术、方法和工具  B) 方法、工具和过程  C) 方法、对象和类  D) 过程、模型、方法 3. 包含风险分析的软件工程模型是(A)。 A) 螺旋模型 B) 瀑布模型 C) 增量模型 D) 喷泉模型 4. 软件工程的主要目标是(C)。 A) 软件需求  B) 软件设计  C) 风险分析  D)
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2011-01-12
    • 文件大小:296kb
    • 提供者:fengjliang2009
  1. 基于量子遗传算法的XML聚类集成

  2. 为了改善单一聚类算法的聚类性能,提出一种基于量子遗传算法的XML文档聚类集成解决方法。该方法先利用kNN分类划分k个差异性的聚类成员;其次根据聚类成员的关系获得的内联相似度矩阵,并通过多次分割、向下、向上、双向收缩的QR算法分解特征值对应的特征向量来实现矩阵的维数缩减;然后在映射空间上,用初始聚类中心构造量子遗传算法的初始种群,用量子遗传算法来寻找样本集的最优聚类组合,把每一个样本判别到最优的聚类类别中,从而完成聚类集成。为了验证本文提出的算法,实验结果显示,该聚类集成算法比单聚类算法具有更好
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-12-26
    • 文件大小:324kb
    • 提供者:hunanjjyy
  1. 什么是VLAN

  2.    IEEE于1999年颁布了用于标准化VLAN实现方案的802.1Q协议标准草案。VLAN技术的出现,使得管理员根据 Vlan网卡 Intel82573    实际应用需求,把同一物理局域网内的不同用户逻辑地划分成不同的广播域,每一个VLAN都包含一组有着相同需求的计算机工作站,与物理上形成的LAN有着相同的属性。由于它是从逻辑上划分,而不是从物理上划分,所以同一个VLAN内的各个工作站没有限制在同一个物理范围中,即这些工作站可以在不同物理LAN网段。由VLAN的特点可知,一个VLAN内部
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2013-10-23
    • 文件大小:298kb
    • 提供者:u012542833
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:q6115759
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:songzailu6482
  1. 蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

  2. 提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:771kb
    • 提供者:weixin_38674616
  1. 一种多聚类中心的划分方法

  2. 提出了一种多聚类中心的算法(DMC),新算法将原划分算法中每类单个中心替代为多个中心,判断数据归属时以最近中心为目标进行划分,最后对多个中心调整得到聚类结果.实验证明,在不增加算法复杂度的前提下,DMC能够客服划分方法倾向识别大小相近、凸形分布的数据的缺陷,解决不同数据分布的问题,获得良好的聚类效果.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:384kb
    • 提供者:weixin_38651983