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超大规模集成电路的
设计发展趋势
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超大规模集成电路的设计发展趋势超大规模集成电路的设计发展趋势超大规模集成电路的设计发展趋势
zzlinux
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KMEANS
聚类算法
实现程序
.txt
%K-means算法主程序 1.21262.1338 0.5115 0.2044 -0.9316 0.7634 0.0125 -0.2752 -2.9593 0.1813 -0.8833 0.8505
wzp1978ab
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k-means
聚类算法
的java实现描述
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K-Mean分群法是一种分割式分群方法,其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点;这些资料点可以称为群中心,代表点;然后再根据这些 群中心,进行后续的处理,这些处理可以包含 )资料分
lijian_nhy
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基于网格和最近邻居
的聚类算法
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要:针对目前已有的聚类算法不能很好地处理包含不同密度的簇数据,或者不能很好地区分相邻的密度相差不大的簇的问题,提出1种新的基于严格最近邻居和共享最近邻居的聚类算法. 通过构造共享严格最近邻图,使样本点
卿本佳人
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基于matlab的图像K均值
聚类算法
程序
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均值聚类法分为如下几个步骤:一、初始化聚类中心 1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C 个比较合适的样本作为初始聚类中心。 个样本作为初始聚类中心。3、将全部样本随机地分成C 类,计算每类的样本均值
破晓Chaos
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计算机论文-基于
聚类
分析的K-means
算法
研究及应用
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摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K-means 算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。 关键词
qkb0651fz5oi0rfvzt..
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模糊
聚类
在高新技术企业生命周期
划分
中的研究
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模糊聚类在高新技术企业生命周期划分中的研究
模糊聚类在高新技术企业生命周期划分中的研究[数据库与信息管理]
魏航,陈沁群 约4581字
摘要:针对高新技术企业的特点,该文提出了一种基于改进模糊C均值聚类算法划分其生命周期的方法。该方法主要从初始聚类中心的选取、孤立点数据的检测与处理两个方面进行改进,并对我国351家高新技术企业进行实...
卿本佳人
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超大规模集成电路
铜互连电镀工艺
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超大规模集成电路铜互连电镀工艺
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超大规模集成电路
制造中硅片化学机械抛光技术分析
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本文由猎人0911贡献 pdf 文档可能在WAP 端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT,或下载源文件到本机查看。 维普资讯 ogna ys polsng fU
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工学论文-
超大规模集成电路
铜互连电镀工艺
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超大规模集成电路的聚类与划分算法
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