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搜索资源列表

  1. K-mean聚类算法

  2. 聚类理论是将所收集的样本，加以分成不同群别，并能有效表现出系统的行为模式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-20
    • 文件大小：275kb
    • 提供者：muwenzijuan520

  1. 聚类 模式识别 K平均算法

  2. 自己写的一个模式识别程序适合看看，功能基本全有代码有注释

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：tsair

  1. JAVA23种设计模式迷你版

  2. RedSword软件工作室：http://redsword.cn.st 创建型 结构型 行为型 类 Factory Method Adapter_Class Interpreter Template Method 对象 Abstract Factory Builder Prototype Singleton Adapter_Object Bridge Composite Decorator Facade Flyweight Proxy Chain of Responsibility Comma

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-06-05
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：lxlchl

  1. H-K算法仿真报告（模式识别）

  2. 通过H-K算法的编写与实际上机调试，掌握不同线性分类器的训练与设计方法的改进。分析H-K算法，用matlab编写程序仿真。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-25
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：cao9110

  1. 模式识别课件,包括密度函数,线性判别函数

  2. 有很多模式识别的算法,K-L变换,特征的选择与提取.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：da_ming_happy

  1. c语言数据结构字符串模式匹配算法.zip

  2. KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数： int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串 S 中从第pos(S 的下标0≤pos S[0] != S[1],S[1] != S[2],所以S[1] != T[0],S[2] != T[0]. 还是从理论上

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-06-12
    • 文件大小：418kb
    • 提供者：stone8761

  1. 模式识别算法程序

  2. 模式识别课程设计做的。用vc6.0实现了完整的程序，可以稳定运行

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-02-13
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：wang_jun_whu

  1. 数据结构模式匹配算法

  2. 特记下： int get_nextval(SString T,int &nextval;[ ]){4 `2 B ?2 k: r+ Y5 g: q" x //求模式串T的next函数修正值并存入数组nextval。 i=1; nextval[1]=0; j=0;" U2 g: c2 i( o: D; l while(i<T[0]){ if(j==0||T==T[j]){ ++i;++j;* ~: u" d2 j; O0 J+ p# r/ f if (T!=T[j]) nextval=j;

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-11-28
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：miyaowangzi

  1. K算法C程序

  2. K均值算法，可运行。注意是CPP文件，不能是C文件

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-04-07
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：u014592734

  1. 神经网络算法

  2. 这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：神经网络 本实验的目的是为了初步了解神经网络，实现一个简单的2-2-1 型的神经网络，其隐单元 和输出单元的激活函数为一S 型函数： tanh( ) j j y = a bnet ，且a =1.716,b = 2 / 3。 (a) 设 描 述 输入层到隐含层权值( , 1,2, 0,1,2) ji w j

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2014-04-30
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：chennankuan

  1. 均值聚类算法

  2. 这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：均值聚类算法等 本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法，通过对表格6 中的三维数据进行测试，进一 步加深了解。 (d) 编写程序实现k-均值聚类算法（本章中算法1）。 (e) 测试的类别数目和初始值为：c = 2， 1m (0) = (1,1,1)t ， 2 m (0) = (−1,1,−1)t ，进行实

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2014-04-30
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：chennankuan

  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. ISODATA算法 模式识别 系统聚类算法

  2. ISODATA算法，模式识别里面的系统聚类算法，是K算法的改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-04
    • 文件大小：579kb
    • 提供者：u010435454

  1. 基于Spark的并行频繁模式挖掘算法

  2. 在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的k个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 数据结构拓展——KMP算法

  2. 在朴素的模式匹配算法中，当目标串和模式串的字符比较不相等时，进行下一次比较的 是目标串本趟开始处的下一个字符，而模式串则回到起始字符，这种回溯显然是费时的。如 果仔细观察，可以发现这样的回溯常常不是必须的。 由 D.E.Knuth、J.H.Morris 和 V.R.Pratt 三人共同提出了一个改进的模式匹配算法，称为 KMP 算法。当某一位匹配失败时，可以根据已匹配的结果进行判断。当模式串中的第 k 位 与目标串的第 i 位比较发生不匹配时，需要将模式串向右滑动到哪里继续与目标串的第 i 位

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-08-25
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：stc1473092741

  1. 简单 H-K算法 求解分界面方程 绘图

  2. 模式识别课程作业 根据任意选择的b0得到待求W的一个伪逆解，然后对W的伪逆解和b同时进行迭代优化处理，使两者满足约束条件。可以利用基于固定增量的梯度下降法进行迭代求解。 伪逆解是在b一定情况下极小化平方误差准则函数的结果。不管是在什么情况下，都会提供一个对分类有益的、最小二乘意义上的最优解。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：720byte
    • 提供者：qq_40669917

  1. 串模式匹配算法 .cpp文件

  2. 从主串中第K个字符起，求出子串在主串中首次出现的位置，即模式匹配或串匹配。  朴素的模式匹配算法（BF算法）  KMP改进算法(Next[ ])  KMP改进算法(NextVal[ ])

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：mosterln

  1. KMP 算法实例详解

  2. KMP 算法实例详解 KMP算法，是由Knuth，Morris，Pratt共同提出的模式匹配算法，其对于任何模式和目标序列，都可以在线性时间内完成匹配查找，而不会发生退化，是一个非常优秀的模式匹配算法。 分析：KMP模板题、KMP的关键是求出next的值、先预处理出next的值、然后一遍扫过、复杂度O（m+n） 实例代码： #include #include #define N 1000005 int s[N]; int p[N]; int next[N]; int m,n; void ge

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_38607088

  1. 基于临时表的数据流中前k个封闭频繁模式挖掘算法

  2. 在本文中，我们提出了一种算法TKBT（基于TKTT的top-k封闭频繁项集），可有效地挖掘数据流中的top-k封闭频繁项集。 首先根据滑动窗口中数据流的数据连续性和可变性，定义了一种新颖的结构BWT（位向量窗口表）。 在BWT水平方向上，我们使用位向量来表示事务，在最旧，最新的窗口以及当前时间的所有窗口中记录项目数，从而减少了新窗口滑入时项目数的计算时间。在BWT垂直方向上，我们设置了窗口分区，这使得我们只需要在出现新窗口时用相应的最新窗口替换最旧的窗口信息即可。 TKTT（top-k临时表）的

  3. 所属分类：其它

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