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1) mean field algorithm
均值场算法
1.
Therefore the algorithm avoids the drawback about that mean field algorithm is restricted by initial condition.
对于每一阶模型的图像分割,该算法充分利用了相邻模型之间的相关信息,由此,该算法克服了均值场算法对初始化条件要求非常苛刻的缺点。
2) average algorithm
均值算法
3) K-means algorithm
k-均值算法
1.
The fuzzy clasifier based on the K-means algorithm is ef fi ciently design so that the training patters can be correctly classified.
基于K-均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果 ,用它可以很准确的对训练样本进行分类 。
2.
For increasing classifier s classification rate,We make use of the fuzzy theories to K-means algorithm again.
为了提高分类器的分类率,再一次把模糊的思想引入K-均值算法,构成双重模糊K-均值算法的分类器,所不同的是把模糊化思想引入到分类规则上;用这样一个模糊规则来表示分类的模糊系统,更加有效地构建了一个能够对训练样本比较准确分类的模糊分类器,用这种方法设计的分类器有效地提高了分类器的分类率;最后用Iris数据进行仿真测试,测试结果显示其分类率能够达到98%左右,并且不需要预定义参数,训练时间短,方法简单。
3.
An improved K-means clustering algorithm is proposed,which is based on basic K-means Algorithm,and which choose original clustering centers based on densities and improves clustering effects according to feature weight learning.
本文提出了一种改进的K-均值聚类算法,在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果,克服了基本K-均值算法初始中心点难以确定、聚类结果不稳定的缺点;然后建立了一种基于改进的K-均值算法的人事管理系统聚类分析模型,本模型采用SQL Server 2000数据库实现并成功运用于国内一家知名软件企业的人力资源管理系统中,为该企业选聘人才和用好人才提供了有益的参考。
4) K-means
K-均值算法
1.
A New Approach to Ascertain the Initial Clustering Centers of K-means;
一种新的确定K-均值算法初始聚类中心的方法
2.
A digital image watermarking based on K-means algorithm;
基于K-均值算法的数字图像水印技术
3.
Clustering algorithms are the typical algo-rithms in the data mining, the K-means algorithm is the most basic algorithm, which has produced many classics and highly effective algorithms.
聚类是数据挖掘中的典型算法,其中的K-均值算法是最基本的算法,由该算法产生了许多经典而高效的算法。
5) C-means
C-均值算法
1.
To solve the traveling salesman problem with the characteristics of clustering,a novel hybrid algorithm,the ant colony algorithm combined with the C-means algorithm,is presented.
为加快收敛速度,算法首先用C-均值算法对TSP中的城市进行特别聚类处理,然后再利用蚁群算法对分类结果进行处理来得到最终解。
6) C-means algorithm
C-均值算法
1.
Then particle swarm optimization(PSO) and C-means algorithm are wrapped to adjust feature weights and enhance classification result.
该文提出了基于希尔伯特-黄变换的ECoG窄带特征提取和压缩方法,并且封装了粒子群优化和C-均值算法以调整特征权重,改善分类效果。
2.
We made use of the fuzzy theories to C-means algorithm again is for increasing classifications classification rate,The differentia is that fuzzy theories were used for fuzzy rule.
为了提高分类器的分类率,再一次把模糊的思想引入C-均值算法,构成双重模糊C-均值算法的分类器,所不同的是把模糊化思想引入到分类规则上。
补充资料：均值不等式
几个重要不等式(一) 一、平均值不等式 设a1,a2,…, an是n个正实数，则，当且仅当a1=a2=…=an时取等号 1.二维平均值不等式的变形 (1)对实数a,b有a2+b2³2ab (2)对正实数a,b有 (3)对b>0，有， (4)对ab2>0有， (5)对实数a,b有a(a-b)³b(a-b) (6)对a>0,有 (7) 对a>0,有 (8)对实数a，b有a2³2ab-b2 (9) 对实数a，b及l¹0，有 二、例题选讲 例1.证明柯西不等式 证明：法一、若或命题显然成立，对¹0且¹0，取 代入(9)得有 两边平方得 法二、，即二次式不等式恒成立 则判别式 例2.已知a>0,b>0,c>0,abc=1,试证明： (1) (2) 证明：(1)左=[] = ³ (2)由知 同理： 相加得：左³ 例3.求证： 证明：法一、取，有 a1(a1-b)³b(a1-b), a2(a2-b)³b(a2-b),…, an(an-b)³b(an-b) 相加得(a12+ a22+…+ an2)-( a1+ a2+…+ an)b³b[(a1+ a2+…+ an)-nb]³0 所以 法二、由柯西不等式得： (a1+ a2+…+ an)2=((a1×1+ a2×1+…+ an×1)2£(a12+ a22+…+ an2)(12+12+…+12) =(a12+ a22+…+ an2)n, 所以原不等式成立 例4.已知a1, a2,…,an是正实数，且a1+ a2+…+ an<1，证明： 证明：设1-(a1+ a2+…+ an)=an+1>0, 则原不等式即nn+1a1a2…an+1£(1-a1)(1-a2)…(1-an) 1-a1=a2+a3+…+an+1³n 1-a2=a1+a3+…+an+1³n ………………………………………… 1-an+1=a1+a1+…+an³n 相乘得(1-a1)(1-a2)…(1-an)³nn+1 例5.对于正整数n，求证： 证明：法一、 > 法二、左= = 例6.已知a1,a2,a3,…,an为正数，且，求证： (1) (2) 证明：(1) 相乘左边³=(n2+1)n 证明(2) 左边= -n+2( = -n+2×[(2-a1)+(2-a2)+…+(2-an)]( ³ -n+2×n
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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