#include #include #define M 27 #define N M-1 //N个垃圾集中点 int sum[M]; //sun[i]表示第i个垃圾集中点的横纵坐标和 int sort[M]; int visit[M]; //visit[i]表示第i个垃圾集中点的访问情况 int final=0; int L[M][M]; //表示第i个垃圾集中点到第j个垃圾集中点的距离 int m,vmin,u; double weight; typedef struct node{ dou
用地理信息系统软件 ≤r ƒ 及 w种空间插值方法 o 对中国 ytz个气象站 vs年平均气温数据和 t|yt 年平 均气温数据的栅格化试验发现 o 克立格插值方法的精度最高 o 反距离权重法次之 o 样条插值法的精度第三 o 趋势面插 值方法的精度最低 ∀利用多年平均气温数据和年平均气温的距平值进行气温数据的栅格化 o 虽然可以减少分析和计 算量 o 但栅格化结果的精度比利用年平均气温数据直接进行栅格化的精度要低 ∀气象站的实际高程与气象站经纬度 对应的数字高程k⁄∞l上的高程
BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）天生就是为处理超大规模（至少要让你的内存容不下）的数据集而设计的，它可以在任何给定的内存下运行。关于BIRCH的更多特点先不介绍，我先讲一下算法的完整实现细节，对算法的实现过程搞清楚后再去看别人对该算法的评价才会感受深刻。 你不需要具备B树的相关知识，我接下来会讲得很清楚。 BIRCH算法的过程就是要把待分类的数据插入一棵树中，并且原始数据都在叶子节点上。这棵树
