自适应K均值
当前话题为您枚举了最新的 自适应K均值。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
CS231BPA3自适应K均值Matlab代码
在CS231BPA3项目中，提供了自适应K均值Matlab代码的详细实现。该代码基于K均值算法，能够根据数据集自动调整簇的数量和中心点位置，以更有效地处理不同类型的数据。
Matlab
10
2024-09-29
自适应k均值MATLAB代码pSAX方法及演示脚本
这是一个MATLAB实现的自适应k均值算法，用于pSAX（基于内核的概率SAX）方法的时间序列降维。pSAX方法是SAX的扩展，能够更准确地适应时间序列数据的概率分布。代码包括演示脚本，用于展示如何使用pSAX和SAX进行蒙特卡罗实验，评估它们的下限紧度和均方误差。
Matlab
10
2024-09-01
K均值聚类算法
这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。
算法与数据结构
9
2024-07-17
深入k-均值聚类
这篇论文深入探讨了k-均值聚类算法，涵盖了其核心原理、算法步骤以及应用场景。此外，还分析了k-均值算法的优势和局限性，并讨论了如何优化算法性能，例如选择合适的k值和初始聚类中心点。
数据挖掘
14
2024-05-15
自适应波束形成代码
提供自适应波束形成的 MATLAB 代码，包括注释，保证运行成功。
Matlab
13
2024-05-13
顺序k均值算法实现
本项目通过分析不同背景舞者的动作模式，探寻舞蹈中肢体的语言，揭示舞者的动作特征。
该项目采用聚类技术（主要是k均值）分析动作模式，并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类，集成到实时交互式舞蹈表演组件中。
计算系统根据舞者的训练识别模式，形成反馈循环，促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库，突出不同运动形式的差异，并重视运动选择过程。
Matlab
11
2024-05-26
matlab自适应滤波代码实现
这篇文章介绍了在matlab中实现自适应滤波器的算法，涵盖了牛顿法和最陡下降法的具体方法，对自适应滤波的学习具有实质性帮助。
Matlab
13
2024-08-22
基于SSE度量的K-means聚类算法聚类个数自适应研究
K均值聚类算法是数据挖掘中常见的无监督学习方法，其簇间数据对象越相异、簇内数据对象越相似，说明聚类效果越好。然而，确定簇个数通常需要有经验的用户设定参数。提出了一种基于SSE和簇的个数度量的自适应聚类方法（简称：SKKM），能够自动确定聚类个数。通过对UCI数据集和仿真数据的实验验证，结果表明改进的SKKM算法能够快速准确地确定数据对象中的聚类个数，提升了算法性能。
数据挖掘
10
2024-07-18
自适应谱聚类算法改进
通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。
数据挖掘
12
2024-05-25
自适应GSK算法揭秘
了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。
初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。
高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。
Matlab
17
2024-05-28