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Support-vector-machine-
- 利用谱聚类方法在特 征向量空间中对原始样本数据进行重新表述使得在新表述中同一聚类中的样本能够更好地积聚在一起构建聚类核函数 并进而构造聚类核半监督支持向量机 使样本更好地满足半监督学习必须遵循的聚类假设 -Restated in the new formulation in the same cluster sample be better able to accumulate together to build the clustering of nuclear function and
fuzzy-clustering-analysis
- 这是一篇matlab模糊聚类方法分析的一篇例文,参考价值很大-This is a matlab fuzzy clustering analysis of a Liwen, a great reference value
Simulated-Annealing
- 由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时,对训练样本的选取依赖性很大,容易陷入局部最优的陷阱的情况,本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得 全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析,结果表明该方法可行,收敛 结果优于K-means 聚类算法,分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti