凯鲁嘎吉
用书写铭记日常,最迷人的不在远方
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摘要: 聚类——认识KFCM算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一、KFCM概述 KFCM:基于核的改进的模糊c均值聚类算法。它是通过核函数将原始空间中的点映射到特征空间中,考虑到原始空间中的点无法用一个线性函数进行划分,于是将其变换到一个更 阅读全文
posted @ 2018-11-11 16:07 凯鲁嘎吉 阅读(6578) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: FCM算法的matlab程序2 在“FCM算法的matlab程序”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行实现,并求解准确度。下面的程序是另一种方法,是最常用的方法:先初始化聚类中心,在进行迭代(此方法由于循环较多,时间复杂度相对较高,但更严谨。就时间性而言,推荐使用“FCM算法的mat 阅读全文
posted @ 2018-11-11 12:31 凯鲁嘎吉 阅读(1364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度。 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_ 阅读全文
posted @ 2018-11-09 11:28 凯鲁嘎吉 阅读(4847) 评论(29) 推荐(3) 编辑
摘要: FCM算法的matlab程序 在“FCM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度。 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_ 阅读全文
posted @ 2018-11-09 11:12 凯鲁嘎吉 阅读(5300) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: K-means算法的matlab程序 在“K-means算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度。 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数 阅读全文
posted @ 2018-11-09 07:56 凯鲁嘎吉 阅读(1214) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它。 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris 阅读全文
posted @ 2018-11-07 09:46 凯鲁嘎吉 阅读(3670) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: FCM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648430.html 文章中已经介绍了FCM算法,现在用matlab程序实现它。 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iri 阅读全文
posted @ 2018-11-07 09:38 凯鲁嘎吉 阅读(2992) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: K-means算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648369.html 文章中已经介绍了K-means算法,现在用matlab程序实现它。 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 阅读全文
posted @ 2018-11-07 09:29 凯鲁嘎吉 阅读(2086) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文检索常用网站 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看:文献查找 1. Web of Science http://apps.webofknowledge.com/UA_GeneralSearch_input.do?produ 阅读全文
posted @ 2018-11-04 09:17 凯鲁嘎吉 阅读(5792) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: BrainWeb: Simulated Brain Database使用说明 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 其他请看标签:脑图像 BrainWeb: Simulated Brain Databasehttp://brainweb.bi 阅读全文
posted @ 2018-10-30 10:10 凯鲁嘎吉 阅读(5861) 评论(42) 推荐(3) 编辑
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