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聚类分析的车牌字符识别方法与应用
摘要:在车牌字符识别的实际应用中,只采用改进的BP神经网络算法不能彻底改变其固有的算法缺陷。因此,重 点阐述采用聚类分析与神经网络的方法分别对车牌中汉字和英文字母及阿拉伯数字进行识别,以加快车牌的识别 速度,以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明,对数字与字母的识别率为97.O%,对汉字的识别率为90.1%,识别时间小于3 S,既兼顾了BP神经网络识别的稳定性,又考虑到高速公路收费的实时性需要。 关键词:归一化;特征提取;聚类分析;神经网络;字符识别
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-05-26
文件大小:354304
提供者:
lilac870711
聚类算法在客户细分中的应用
:在客户关系管理的流程中,由于超市的规模庞大,客户的背景、收入、年龄、教育程 度、行为特征的不同,对商品的需求也呈现多层次、个性化、差异化的趋势,因此必须根据客户的特 点对客户进行细分,并在此基础上对不同的细分市场提供有针对性的差异化服务。
所属分类:
教育
发布日期:2010-09-06
文件大小:382976
提供者:
wumingxuchuan
基于meanshift的谱聚类算法
比较权威的关于基于meanshift的改进的谱聚类算法的文献,希望对大家有所帮助,顺便给我攒点积分
所属分类:
其它
发布日期:2010-10-16
文件大小:3145728
提供者:
hyperspectral
c语言实现传统k_means聚类算法
用c语言实现的传统k_meams算法可以实现对任意维数的数据进行统计,计算中心点,并进行分类数据以文本的形式读入,以文本的形式输出。
所属分类:
C
发布日期:2010-10-25
文件大小:21504
提供者:
lt114896
一种新的加权模糊C中心聚类算法
摘 要 对于一些局部分布稀疏不均、聚类区域的形状及大小很不规整的数据点集,多数聚类算法不能很好地探测出其聚类分布。在借鉴了两个加权FCM聚类算法的构造及推导过程的基础上,提出了一种新的加权模糊C中心聚类算法(算法1)。接着对该聚类算法进行了一些讨论,给出其时间复杂度及收敛性分析。通过German数据集的几种聚类算法的对照实验结果及评估相异性度量的比较实验结果,验证了该聚类算法有时能取得比WFCM更好的聚类精度,从而说明这个新型加权聚类算法具有一定的有效性。最后给出了几点研究展望,为下一步的研究
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-25
文件大小:798720
提供者:
gaoyang9870
数据挖据算法 - 聚类DBSCAN
基于密度的聚类算法实现 perl实现 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applacations with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
所属分类:
其它
发布日期:2011-01-02
文件大小:3072
提供者:
weixi6
毕业设计-基于K-Means算法的平面点集聚类系统
用K-Means算法 K-Harmonic Means算法分别对平面上的点集进行聚类 并对结果进行比较
所属分类:
其它
发布日期:2011-02-15
文件大小:5242880
提供者:
lxhtigerzy
C#文本聚类算法实现
一个基于C#的文本聚类算法 /// /// 该聚类的数据成员索引 /// internal List CurrentMembership = new List(); /// /// 该聚类的中心 /// internal double[] Mean; /// /// 该方法计算聚类对象的均值 /// /// public void UpdateMean(double[][] coordinates) { // 根据 mCurrentMembership 取得原始资料点对象 coo
所属分类:
其它
发布日期:2011-02-19
文件大小:16384
提供者:
frjcy
基于模糊聚类的文本挖掘算法
针对传统FCM 算法对孤立点比较敏感,须预先指定聚类数目的缺陷,提出一种新的模糊聚类算法NSFCM,将其应用于文本挖掘 中。NSFCM 对数据对象的隶属度增加一个权值,以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均信息熵确定聚类数,通过密度函数获得初始 聚类中心。仿真结果证明,该算法聚类的精度和执行效率均高于FCM 算法,效果较好
所属分类:
Java
发布日期:2011-03-14
文件大小:72704
提供者:
woshihou
聚类分析中的k-means算法
聚类分析法是理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析,是研究分类的一种多元统计方法。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-03-16
文件大小:178176
提供者:
liguangming146
K-means聚类初始中心的选择
K—means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用.由于该终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。这里提出了一种K—means算法的改进算法,首先探测数据集中的相对密集区域,再利用这些密集区域生成初始类中心点.该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响,并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况,最终获得较好的聚类效果.
所属分类:
Java
发布日期:2011-04-01
文件大小:852992
提供者:
xiaoq557
改进k-Means算法在文本聚类中的应用
本文基于密度的概念,对每个点(文本)按密度大小排序,通过自适应选择最佳密度半径来确定最大的点密度,选择密度较大且合理的点作为聚类的初始中心店,从而优化中心点的选择,使k-means算法有个好的起点。
所属分类:
互联网
发布日期:2011-04-06
文件大小:4194304
提供者:
cuizaixu_jingzhe
数据挖掘技术-聚类算法研究
介绍了聚类算法的分类,对每一类聚类方法给出了典型的聚类算法。
所属分类:
互联网
发布日期:2011-05-12
文件大小:106496
提供者:
cuizaixu_jingzhe
聚生 网管 网络管理 软件 工具
一款很好用的网络管理软件,适用于企事业单位及网吧的管理。使用的时候杀毒软件可能会报警,不过正常使用就可以了。安装时先点WinPcap,再点LanQos,就可以了。使用方法很简单,一看就明白了(不明白的话,里面有使用说明)……
所属分类:
网管软件
发布日期:2011-05-24
文件大小:14680064
提供者:
hjw20100413
一种改进的K-means初始聚类中心选取算法
在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个确定,提出一种优化初始聚类中心的算法。
所属分类:
互联网
发布日期:2011-05-25
文件大小:153600
提供者:
cuizaixu_jingzhe
改进的蚂蚁聚类算法 曲建华
该算法不再采用欧几里得距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性,在处理带有对称性质的数据集时,可以有效地识别给定数据集的聚类数目和合适的划分。
所属分类:
互联网
发布日期:2011-05-28
文件大小:427008
提供者:
cuizaixu_jingzhe
改进的K-means聚类算法(C++程序)
本程序乃是本人发表的学术论文实现程序,针对传统K-means初始化质心得随机性缺点,提出孤立点思想,并计算DKC,来初始化质心。
所属分类:
管理软件
发布日期:2011-06-14
文件大小:916480
提供者:
yjdyjd19871011
改进的K-means聚类C++程序
针对传统K-means聚类质新随机初始化问题,提出基于2d孤立点思想,并对质心进行处理。
所属分类:
管理软件
发布日期:2011-06-14
文件大小:916480
提供者:
yjd2008
基于密度的聚类分析dbscan
基于密度的聚类分析dbscan算法,用于分析聚类,提出噪点
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-07-27
文件大小:3072
提供者:
zqabcdefg
基于聚类算法(K平均算法)实现的模式识别
使用K-平均算法,以颜色分量(或几何性状)作为坐标参数,对景象图进行聚类分析,在最后的分类结果中将路标(可能包括少量相似区域)聚类为一个模式类别。并且给出了样本模式点,绘制除了坐标图(标出各个聚类中心的迭代移动轨迹)。
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-08-31
文件大小:6291456
提供者:
zuizuiai520
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