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理解和掌握ISODATA聚类算法的基本流程。 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISOD...
大小：22.32KB | 2021-05-04 21:03:57 -
对应我上传的bayes代码的数据集,三个txt文件,把它放在bayes代码的同层目录下。数据集数据集...
大小：1.57KB | 2021-01-17 05:40:29 -
使用Pyhton实现Fisher的线性判别。为了进一步理解和掌握Fisher线性判别法的基本原理和实...
大小：3.84KB | 2020-08-20 12:33:00 -
当不同类别的样本在分布上有交迭部分的,分类的错误率主要来自处于交迭区中的样本,如下图所示。当我们得到...
大小：1.84KB | 2020-08-17 11:47:45 -
当不同类别的样本在分布上有交迭部分的,分类的错误率主要来自处于交迭区中的样本,如下图所示。当我们得到...
大小：627.61KB | 2020-08-13 04:29:30 -
K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值...
大小：9.59KB | 2020-07-29 06:37:16 -
进一步理解和掌握贝叶斯算法的基本原理； 能够使用贝叶斯算法对数据进行分类； 理解掌握最小错误率贝...
大小：3.53KB | 2020-06-08 06:34:18 -
1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理； 2.学会用python实现K-means算法 K...
大小：858.34KB | 2020-05-15 12:32:29 -
–K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活； –从算法角度看，ISO...
大小：496.47KB | 2020-04-24 01:29:28
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