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依据该原则,采用K-Mean聚类算法实现了局部异常检测,利用实际数据验证了算法性能,并对聚类中类别数的选择问题进行了研究。
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针对数字人脑彩色切片图像,本文提出了一种连通域标记结合K-均值聚类的分割方法。
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应用K均值聚类法对东亚各自然天气季节500毫巴候平均环流的分型试验
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The fast K-mean image segmentation algorithm based on the grey histogram
基于灰度直方图的快速K-MEAN图象分割算法
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通过对无线传感器网络(WSN)路由的研究与分析,引入k-平均聚类算法对节点进行分簇。
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Micrograph Segmentation of Chinese Traditional Medicine Lamina Based on K-mean Clustering Algorithm
基于K-均值聚类算法的中药叶片显微图像分割
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提出了一种适用于火电厂生产过程的改进PCA故障检测方法:首先用K均值聚类分析方法对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;
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Fast Fractal Coding by Combining K-Mean Clustering and KD-Tree Search
结合K均值聚类和KD-Tree搜索的快速分形编码方法
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K-Mean Cluster Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Self-adaptive Chaotic Mutation
基于自适应混沌变异的k-均值聚类粒子群算法
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而后详细介绍主成分的分析技术,分析了K-均值算法和主成分分析算法的相关性,简述前期研究中K-均值算法在无线传感器网络中的应用。
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The K-mean clustering algorithm is improved in class centers initialization for fast convergence.
同时对K-均值聚类算法的初始值设定进行了改进以提高收敛速度。
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本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的二次k-均值聚类算法并实现了对基因序列数据的建模与聚类。
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辨识过程中,提出一种将模式识别中的K平均理论应用于代价函数搜索的方法,提高辨识效率。
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基于差异表达基因分别对10例分析病例和另外20例验证病例进行k-mean聚类分析;
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实验表明,相对于基本的K均值聚类算法,该方法可以节约1/3以上的计算量。
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主要工作如下:(1)基于K均值聚类的快速编码算法。
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Segmentation of Caption Region Using Wavelet Transform and K-Mean Clustering
利用小波变换和K均值聚类实现字幕区域分割
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A Double k-Mean Clustering Algorithm for Sequential Gene Data Based on the Hidden Markov Model
基于隐马尔可夫模型的二次k-均值基因序列聚类算法
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K-均值算法受初始聚类中心的选择影响较大,对于不规则分布的样本往往聚类的效果不佳。
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将k-平均(k-mean)聚类算法应用于分段线性化表示的时间序列,聚类结果表明算法非常有效。
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提出了基于K-均值-Markov随机场的干涉SAR相关系数图组合分类算法。
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K-mean algorithm for optimizing the number of clusters based on particle swarm optimization
基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法
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在统计词频方面,本文使用了改进的K均值方法对参数进行估计,并采用线性差值法对参数结果进行平滑处理。
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K-Mean聚类分析对第18届世界杯足球赛各参赛队进攻能力的研究
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利用主分量分析和K-均值聚类分析的方法,对我国东部夏季雨带进行客观的气候分类。
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模糊K均值聚类分析在化合物酸碱性分类研究中的应用
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由于K-mean算法具有收敛快的优点但易陷入局部最优,而差分进化算法可避免K-mean算法陷入局部最优。
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