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本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值，对图像进行分割,非动态阈值,This procedure is the use of maximum between-cluster variance adaptive thresholding algorithm for image segmentation, non-dynamic threshold
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dynamic allocation of master-worker algorithm implementation in a cluster of personal computers with ANSI C
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多模型预测的WSN动态簇目标跟踪算法Dynamic multi-cluster model to predict the WSN target tracking algorithm-Dynamic multi-cluster model to predict the WSN target tracking algorithm
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熟悉c均值算法，通过程序语言实现该算法，比较每个聚类的初始均值不同时，算法结果的差别。理解动态聚类算法的算法思想-Familiar with the c means algorithm, the algorithm realized by programming language, compare the initial mean of each cluster is not the same time, the difference between algorithm results. Dyn
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本例实现的动态聚类中的ISODATA算法，是一种逻辑结构较为复杂的算法，通过样本均值的迭代计算得到聚类中心。-In this case to achieve the dynamic clustering ISODATA algorithm, is a logical structure more complex algorithm, the iterative sample mean calculated cluster center.
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义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K一均值算法很好地应用于半
监督聚类问题。针对K一均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜
索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集
上测试都得到了较好的聚类准确率。-Righteousness of a Euclidean distance and supervision of a mixture of new nearest n
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k-means算法是一种动态聚类算法，基本原理如下[24]：首先预先定义分类数k，并随机或按一定的原则选取k个样品作为初始聚类中心；然后按照就近的原则将其余的样品进行归类，得出一个初始的分类方案，并计算各类别的均值来更新聚类中心；再根据新的聚类中心对样品进行重新分类，反复循环此过程，直到聚类中心收敛为止。-K- means algorithm is a dynamic clustering algorithm, the basic principle of [24] as follows: fi
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包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，脉冲响应的相关分析算法并检验，DC-DC部分采用定功率单环控制，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，是路径规划的实用方法，一种噪声辅助数据分析方法。- Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Related impulse response analysis algorithm and inspection,
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，基于混沌的模拟退火算法。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Chaos-based simulated annealing algorithm.
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