K-维数

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K-维数

: 一类广义Weierstrass型函数图像K-维数的简单证明通过对Weierstrass函数变形,考虑了一类广义的Weierstrass型函数,用夹逼的方法给出了这类分形函数图像K-维数的简单证明,得到了跟Weierstrass函数相一致的结论,为以后的Weierstrass函数推广形式的研究奠定了一定的基础...
评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：117KB 上传时间：2020-06-20

: Bush型函数图像的K-维数 (2005年) 研究一类基于实数的Cantor级数表示的分形函数——Bush型函数图像的K-维数。得到了这类函数图像的K-维数的上、下界估计式。指出在基于实数的b进制表示的情形下，这类函数图像的K-维数等于其box维数与packing维数。
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：217KB 上传时间：2021-06-14

: K-means.pdf - **初始化变量**：定义了模式样本的维数（dim），聚类中心的数量（k），加载了包含数据的文本文件（testSet.txt）。 - **数据可视化**：在聚类之前，使用MATLAB的绘图命令将数据点绘在二维空间内，以便直观观察...
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：68KB 上传时间：2018-04-26

: K-means聚类算法假设数据集在一个mm维的欧式空间中，我们初始时，可随机选择kk个数据项作为这kk个簇的形心Ci,i∈{1,2,…k}Ci,i∈{1,2,…k}，每个簇心代表的其实是一个簇，也就是一组数据项构成的集合。然后对所有的nn个数据项，计算...
评级：0 浏览量：1951 收藏量：2 资源大小：1.17MB 上传时间：2019-04-20

: MATLAB实现k-svd和mod信号处理字典学习是构建一个最佳的原子集合，稀疏编码则是寻找最小的非零元素个数（即稀疏度）的系数向量。在MATLAB中，K-SVD通常用于图像去噪、压缩感知等领域。 2. MOD算法： MOD是正交匹配追踪（Orthogonal Matching ...
评级：0 浏览量：1120 收藏量：10 资源大小：5.74MB 上传时间：2019-04-04

: k-means.rar - `k`：预设的簇数。 - `dist`：可选的距离度量，默认为欧氏距离。 - `options`：包含额外选项的结构体，如最大迭代次数`MaxIter`和收敛阈值`Tol`等。例如，执行以下代码即可进行K-Means聚类： ```matlab % 假设X...
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2019-08-12

: 数维杯Mathematical-modeling.zip 【项目简介】 matlab吴恩达机器学习卓金武《MATLAB在数学建模中的应用》第2版国赛官方的评阅要点图论算法及其MATLAB实现 ...K-近邻法分类代码.zip MATLAB优化算法张岩.zip MATLAB神经网络30个案例分析.zip
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：272.25MB 上传时间：2024-05-11

: K-means_kmeans两类_k-means_k-means算法_数字聚类_K._ K-Means是一种广泛应用的无...对于“数字聚类”而言，这通常意味着数据集包含一维或二维的数值数据，例如图像的像素强度或传感器的读数。通过K-Means，我们可以找到这些数值数据中的模式，从而帮助理解数据的本质结构。
评级：0 浏览量：191 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-10-01

: 分形维数MATLAB程序分形维数是一种用于描述复杂几何形状或结构的数学概念，它超越了传统的欧几里得几何中的整数维度，可以更好地捕捉自然界中许多自相似和不规则对象的特性。在MATLAB中实现分形维数计算，可以利用各种算法，如Box-...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2018-12-04

: K-means算法 PCA是一种常用的降维方法，可以将高维数据转换为低维数据，从而减少数据的维数和噪音。归一化：归一化是K-means算法的第三步骤。在这个步骤中，我们需要对数据进行归一化处理。归一化可以将数据转换为相同的尺度，...
评级：0 浏览量：185 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2018-04-02

: k-means对一维数组进行聚类的代码，适合初学者关于k-means聚类的原理可以参考这篇博客： https://blog.csdn.net/sinat_36710456/article/details/88019323 本篇只讨论基本的代码实现，由于只是对一维数组的聚类，距离公式上比较简单：distance = |a – b| 适合...
评级：0 浏览量：3454 收藏量：3 资源大小：30KB 上传时间：2021-01-21

: K-NN.rar python实现版总结，K-NN算法在Python中实现简单且高效，尤其适用于小规模数据集和低维数据。在手写数字识别这样的分类任务中，通过适当调整和优化，K-NN算法能够取得不错的效果。了解并掌握K-NN的基本原理和Python实现，对机器...
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：472KB 上传时间：2017-10-30

: K-means聚类算法 matlab实现 8. **确定最佳聚类数**：在某些情况下，事先并不知道K的值。`determineRnk.m`可能用于通过计算不同K值下的聚类效果（如轮廓系数）来确定最佳的K值。 9. **保存结果**：最后，结果可能会保存在`iris.mat`这样的文件...
评级：2 浏览量：3421 收藏量：9 资源大小：5KB 上传时间：2018-01-18

: 用matlab语言实现K-MEANS聚类算法这些数据通常是以二维或更高维度的形式存储，例如一个n行m列的矩阵，其中n是样本数，m是特征数。MATLAB提供了`load`函数来加载数据。 2. **初始化质心**：K-MEANS算法需要预先设定聚类的数量（K值）。随机选择K个...
评级：0 浏览量：302 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2022-07-12

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-C2022041910818.pdf ### 数维杯国赛优秀论文知识点解析 #### 一、背景与重要性 - **数维杯简介**：数维杯是一项面向全国大学生的数学建模竞赛，旨在提高学生的数学应用能力和创新能力。 - **竞赛意义**：通过解决实际问题，促进学生...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：1.74MB 上传时间：2024-03-23

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-A2022050411442.pdf ### 2022第七届数维杯国赛优秀论文-A2022050411442.pdf #### 知识点提炼 **标题解析：** 该标题指向了2022年第七届“数维杯”大学生数学建模挑战赛中的一篇优秀论文。数维杯是一项面向全国大学生的数学建模竞赛，...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2024-03-23

: Python——K-means聚类分析及其结果可视化 # 创建KMeans模型，指定类别数k kmeans = KMeans(n_clusters=4) # 训练模型 kmeans.fit(X) # 预测数据点的类别 labels = kmeans.predict(X) ``` 6. **结果可视化**：为了理解聚类结果，我们可以使用...
评级：0 浏览量：30240 收藏量：24 资源大小：95KB 上传时间：2020-12-21

: k-聚类（Matlab实现） % 假设 X 是你的数据矩阵，n是样本数，d是特征数 X = ...; % 初始化数据 k = 3; % 聚类数量 % 随机选取k个初始聚类中心 centroids = X(randperm(n, k), :); % 初始化变量 converged = false; max_iter = 100; for...
评级：0 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2017-11-30

: 【老生谈算法】K-means算法matlab是实现.docx - 设定类别数为2，并使用K-means算法进行聚类分析。 - 观察不同初始值对聚类结果的影响，并在二维平面上可视化聚类结果。 2. **探索合理类别数** - 对同一数据集使用K-means算法进行不同数量的聚类（2类、3类、4...
评级：5 浏览量：206 收藏量：0 资源大小：281KB 上传时间：2022-07-03

: 基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现).rar_ASV聚类_K-Means图像分割_k means_rest 接下来，设定K值，即期望的分割区域数，然后调用MATLAB内置的`kmeans`函数进行聚类。这个函数返回每个像素所属的簇标签，这些标签可以用来创建分割图像，其中同一簇的像素用相同的颜色表示。在ASV聚类中，ASV代表...
评级：5 浏览量：1182 收藏量：2 资源大小：366KB 上传时间：2022-07-14

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-A2022032610449.pdf 综上所述，通过对《2022第七届数维杯国赛优秀论文》的研究内容进行深入分析，我们不仅可以了解银行业面临的各种风险及其管理策略，还可以学习到如何利用先进的数据分析方法来解决复杂的实际问题。这对于提升我国银行...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：1.16MB 上传时间：2024-03-23

: 基于距离和密度的d-K-means算法提出了d-K-means算法（distance & density），在K-means算法的基础上权衡了密度和距离对聚类的影响，对数据进行加权处理，在权值基础上引入最小最大原则选择初始聚类中心，自动确定类中心个数。实验结果表明，d-K-...
评级：0 浏览量：236 收藏量：1 资源大小：1.43MB 上传时间：2021-04-30

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-B2022042711097.pdf ### 数维杯国赛优秀论文知识点解析 #### 一、标题与描述理解 - **标题**：“2022第七届数维杯国赛优秀论文-B2022042711097.pdf”——该标题表明这是一篇在2022年第七届“数维杯”全国比赛中获得优异评价的论文。 -...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：1.51MB 上传时间：2024-03-23

: k-近邻算法实现手写数字识别系统-代码通常使用欧几里得距离，对于二维或更高维度的数据，曼哈顿距离或余弦相似度也常被用到。 2. **选择K值**：K是决定邻居数量的关键参数。较小的K值可能导致过拟合，较大的K值则可能导致欠拟合。选择合适的K值需要通过...
评级：0 浏览量：1262 收藏量：9 资源大小：845KB 上传时间：2017-12-28

: K-means学习 % 假设X为n×d的数据矩阵，n是样本数，d是特征数 % K是预设的簇数量 [idx, C] = kmeans(X, K); % idx是n维向量，表示每个样本的聚类标签 % C是K×d的矩阵，表示每个簇的中心 ``` 在"K-means学习"的MATLAB代码中，...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：105KB 上传时间：2015-10-16

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-B2022050211332.pdf ### 数维杯国赛优秀论文知识点解析 #### 一、背景与目的 2022年第七届“数维杯”大学生数学建模挑战赛聚焦于当下全球关注的热点——新型冠状病毒疫情的最佳应对策略。该赛事旨在通过数学建模的方式解决实际问题,...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：944KB 上传时间：2024-03-23

: K-近邻算法KNN学习笔记 6. 维度灾难：在高维空间中，KNN可能会遇到“维数灾难”问题，即随着维度增加，数据点之间的距离会趋于均匀，导致近邻搜索变得困难。这时，降维技术如主成分分析（PCA）或正交映射（LLE）可以帮助缓解这一问题。 ...
评级：0 浏览量：1092 收藏量：0 资源大小：122KB 上传时间：2021-01-27

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-C2022042611041.pdf - **问题1分析**：通过分析北京市的真实路网和出租车的出行信息，利用K-means聚类算法对数据进行分类，找出最优的充电桩数量和位置。 - **问题2分析**：利用时间卷积网络(Time Convolutional Network, TCN)预测未来...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：1.41MB 上传时间：2024-03-23

: 盒维数MATLAB计算程序。%根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的matlab程序盒维数MATLAB计算程序。%根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求输入一维信号的计盒分形维数 %...%D是y的计盒维数（一般情况下D>=1）,D=lim(log(N(e))/log(k/e)),
评级：5 浏览量：1179 收藏量：5 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-12

: 2022第七届数维杯国赛优秀论文-B2022050411513.pdf ### 重要知识点解析 #### 一、SEIARD模型及其应用 - **模型定义**：SEIARD模型是在SEIR模型的基础上进一步扩展...以上知识点不仅体现了数维杯比赛的学术深度和技术前沿性，也为解决实际问题提供了有价值的参考和指导。
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：1.48MB 上传时间：2024-03-23

: 2020“数维杯”国内赛优秀论文-A202044485.pdf 通过上述知识点的总结，我们可以了解到在“数维杯”大学生数学建模竞赛中，参赛队伍是如何运用先进的数据处理技术和模型来解决复杂的舆情分析问题的。这些方法和技术不仅在学术研究中有广泛的应用价值，在实际工作中...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：983KB 上传时间：2024-03-23

: 机器学习-K-MEANS聚类 - **降维**：当数据维度很高时，可能会导致“维数灾难”。可以使用PCA（主成分分析）、t-SNE（t分布随机邻域嵌入）等方法降低数据的复杂性。 2. K-MEANS算法步骤： - **初始化**：选择k个初始聚类中心，通常随机...
评级：0 浏览量：353 收藏量：0 资源大小：276KB 上传时间：2017-08-03

: 基于 PCA 与 K-近邻算法手写数字识别系统的代码大全.pdf 按照特征值的大小排序，选取前K个特征向量组成矩阵P，用这个矩阵对原始数据进行变换，从而实现降维，将8x8的图像降维到K维，以减少计算复杂度并保持关键信息。分类阶段，使用KNN算法对降维后的特征进行分类。对于...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：273KB 上传时间：2022-10-19

: G-P算法计算关联维数 G-P算法计算关联维数 G-P算法是一种常用的计算关联维数的方法，该算法由Grassberger和Procaccia于1983年提出的，主要用于计算时间序列的关联维数。关联维数是一种衡量时间序列复杂度的指标，可以反映时间序列的自...
评级：2 浏览量：1377 收藏量：2 资源大小：14KB 上传时间：2015-06-06

: 分形维数matlab代码然后，我们使用盒维数分形维数方法来计算信号的覆盖信号数目Finally，我们对 log(N(e)) 和 log(k/e) 进行最小二乘的一次曲线拟合，以获得分形维数。 Matlab 代码解释在这个 Matlab 代码中，我们首先定义了一个...
评级：4 浏览量：1764 收藏量：13 资源大小：23KB 上传时间：2013-11-06

: 高质量源码_spectral_k-means聚类算法_鸢尾花数据分类_手写数字识别_ Spectral K-means通过拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）来解决这个问题，它首先构建一个相似度矩阵，然后找到该矩阵的特征向量，最后在低维空间中进行K-means聚类。这种方法通常能够得到更优的聚类结果。 2....
评级：0 浏览量：832 收藏量：0 资源大小：194KB 上传时间：2021-10-02

: 深大计软_最优化方法_实验1：K-Means聚类之Python实现手写数字图像MNIST分类在本实验中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言和K-Means聚类算法来对MNIST数据集中的手写数字图像进行分类。MNIST数据集是机器学习领域的一个经典基准，它包含了大量的0到9的手写数字图像，用于训练和测试图像...
评级：5 浏览量：2647 收藏量：8 资源大小：873KB 上传时间：2022-04-10

: k-map_minimizer 对于二变量和三变量的函数，K-Map是二维的，而对于四变量函数，K-Map则是三维的。项目会遍历K-Map的每个单元格，标记那些使函数为1的组合。接下来，它会寻找可以合并的1的组，这些组对应于布尔表达式的最小项。通过...
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：143KB 上传时间：2021-03-27

: MATLAB-三维数组.docx 例如，`myElement = myArray(1, 2, 1)`将获取第一层第二列第一行的元素，而`myArray(i, j, k) = value`可以用于设置指定位置的元素值。 3. **遍历三维数组**： - 可以使用嵌套的`for`循环遍历三维数组的每个元素。...
评级：0 浏览量：310 收藏量：0 资源大小：15KB 上传时间：2023-05-29

: K-均值聚类算法研究本文就K-均值聚类算法的聚类结果依赖于初始中心,而且经常收敛于局部最优解,而非全局最优解,以及聚类类别数K需要事先给定这两大缺憾展开研究。提出了分别解决这两个问题的算法各一个首先,本文将Hae-Sang等人的快速K-...
评级：5 浏览量：2092 收藏量：2 资源大小：3.67MB 上传时间：2020-07-04

: Clustering:鸢尾花数据的 K-means 聚类和葡萄酒数据的 K-Medoids 聚类在这种情况下，可以通过调整 K 值，寻找最优聚类数，例如使用轮廓系数、Calinski-Harabasz 指标或 Davies-Bouldin 指标等方法。总之，K-means 和 K-Medoids 是两种广泛应用的聚类算法，各有优缺点。K-means 算法...
评级：5 浏览量：2173 收藏量：3 资源大小：4KB 上传时间：2021-06-08

: t10k-images-idx3-ubyte——mnist.zip IDX1文件则只包含一维数据，如标签，其前4字节表示数据的元素数量，之后是数据本身。在处理MNIST数据集时，通常需要先解压这些文件，然后读取数据并转换为合适的格式，如numpy数组，以便在Python环境中进行后续...
评级：0 浏览量：765 收藏量：0 资源大小：11.06MB 上传时间：2020-06-04

: numbers_k-means 例如，数据集可能由二维数组表示的数字图片组成，每一行代表一个样本，每一列代表像素值。k-均值可以用于识别数字的模式，通过聚类相似的数字，可以辅助识别或分类任务。例如，如果数据集包含0-9的手写数字图片，k...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：292KB 上传时间：2021-03-13

: K - 近邻算法.zip 数据集通常以像素值的形式表示数字图像，每个数字是一个二维数组，对应图像的每一个像素。在实现KNN算法时，我们需要加载这些数据集，进行预处理，然后用处理后的数据训练模型。对于手写数字识别，可能还需要进行...
评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：764KB 上传时间：2019-09-06

: 基于k-ε模型圆柱绕流二维数值模拟本文讨论了基于k-ε模型的二维圆柱绕流数值模拟，该研究由赵玉军、孙焕青和武生智三位作者共同完成，研究背景是圆柱绕流问题在理论研究和工程应用中都具有重要的意义。圆柱绕流问题不仅是流体力学中的一个经典问题，...
评级：0 浏览量：391 收藏量：2 资源大小：556KB 上传时间：2020-03-04

: k-近邻算法（手写字识别） **k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）详解** k-近邻算法是机器学习领域中最基础的算法之一，属于监督学习类别，尤其在分类问题上表现突出。KNN算法的核心思想是：一个样本的类别由其最近的k个邻居的类别决定，...
评级：0 浏览量：803 收藏量：2 资源大小：724KB 上传时间：2018-03-07

: python实现的使用c-means k-means人群分组聚类算法在实际应用中，我们可能需要调整`n_clusters`参数，找到最优的簇数。此外，还可以使用肘部法则或者轮廓系数等方法评估聚类效果。总结来说，Python提供了丰富的库支持实现C-Means聚类算法。通过加载测试数据，实现...
评级：0 浏览量：213 收藏量：0 资源大小：4.11MB 上传时间：2021-09-17

: K-Map-Minimization 在数字逻辑设计中，Karnaugh Map（简称K图）是一种简化布尔函数的有效工具，它通过将逻辑表达式映射到二维格子上，使得冗余项得以消除，从而实现逻辑函数的最简形式。K图最小化是电路设计中不可或缺的一部分，它能...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-04-12

: python Calinski-Harabasz指数评价K-means聚类模型在这里，PCA被设置为保留两个主要成分，即降维至二维空间。然后，利用sklearn库的KMeans模型进行聚类。对于2到9个不同的聚类数，计算对应的CH指数，并打印出结果。CH指数越高，表示类间距离较大而类内距离较小，...
评级：0 浏览量：2801 收藏量：1 资源大小：44KB 上传时间：2020-12-20

: K-means.zip 3. 模型训练：创建`KMeans`对象，指定需要的簇数K，然后调用`fit()`方法进行训练。训练结果会保存在模型对象中。 4. 预测与可视化：使用`predict()`方法将新数据点分配到相应的簇，同时可以绘制二维散点图，用不同...
评级：0 浏览量：319 收藏量：0 资源大小：24KB 上传时间：2021-01-20

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