最优分组算法

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最优分组算法

: 最优分组算法 最优分组算法是一种在计算机科学和运筹学中常见的问题，其目标是在给定的一组数值中找到最佳的分组方式，使得每组内部元素的和满足特定条件。这种算法在实际应用中有着广泛的价值，特别是在造纸、钢材制造等行业中，...
评级：0 浏览量：2903 收藏量：0 资源大小：154KB 上传时间：2013-08-06

: 一种最优校准的分组算法 为了选取最优校准的代表项简化迹与模型的一致性检查,提出一种基于质数权值的分组算法,实现对所有最优校准的分组。给不同的偏差分配互异的质数权值,将权值之积作为最优校准的代价。包含相同移动多重集但移动出现位置...
评级：0 浏览量：136 收藏量：0 资源大小：849KB 上传时间：2021-05-18

: 基于nnmf降维与蜣螂优化算法DBO的K-Medoids聚类：从数据可视化到最优分组策略,基于nnmf降维与DBO优化K-... 基于nnmf降维与蜣螂优化算法DBO的K-Medoids聚类：从数据可视化到最优分组策略,基于nnmf降维与DBO优化K-Medoids聚类的创新应用利用蜣螂优化算法DBO实现K-Medoids聚类优化及实验结果分析,创新应用2：nnmf+DBO+K-...
评级：0 浏览量：12 收藏量：0 资源大小：805KB 上传时间：2025-02-14

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评级：5 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：162KB 上传时间：2021-09-29

: 分组遗传算法matlab代码分组遗传算法是一种优化技术，源自生物进化理论中的自然选择和遗传原理，它在Matlab环境中被广泛应用。本文将深入探讨如何使用Matlab编程来实现一个分组遗传算法，以解决复杂的船只指派问题。首先，我们要理解的是...
评级：0 浏览量：427 收藏量：3 资源大小：4KB 上传时间：2019-07-28

: fisher时序数据最优分割代码及数据本文将围绕“Fisher最优分割”这一算法，结合Python编程语言，探讨如何利用该方法对时序数据进行时段划分，并以一个实际的交通流量数据集为例，展示其在交通信控领域的应用。 Fisher最优分割是一种统计学方法，它...
评级：0 浏览量：706 收藏量：1 资源大小：14KB 上传时间：2023-06-19

: python实现连续变量最优分箱详解--CART算法 - 聚类分箱：利用聚类算法（如K-means）将数据自动分组成若干类别。 2. 有监督分箱：是指在分箱过程中利用数据的标签信息进行分箱，常见的有监督分箱方法包括： - 卡方分箱法(ChiMerge)：基于卡方检验进行合并，...
评级：0 浏览量：3183 收藏量：1 资源大小：58KB 上传时间：2020-09-18

: 基于特征选择的智能化分组遗传算法.rar 典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛，效率低，...应用实验验证表明，算法对局部最优解有较强的免疫能力，有效搜索到全局最优解的进化代数较典型遗传算法明显减少，收敛精度高，证明了算法的有效性。
评级：0 浏览量：155 收藏量：1 资源大小：523KB 上传时间：2019-10-22

: 动态循环分组调度算法动态循环分组调度算法是一种新的网络调度算法，旨在提高网络服务质量和公平性。该算法的关键特点在于它不仅考虑了当前轮次中各个数据流的流量情况，还关联了上一轮的数据流状况来动态调整带宽分配，从而实现了高效性...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：276KB 上传时间：2021-03-28

: 混合蛙跳算法的最优参数研究在种群总数以及总迭代数给定的情况下，分组数、允许青蛙个体位置改变的最大步长和组内迭代数是影响混合蛙跳算法优化性能的重要参数。不同参数值的选取会对算法结果产生不同的影响。对混合蛙跳算法中这三个参数值进行...
评级：0 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：910KB 上传时间：2021-04-30

: 计算机算法设计实验报告 8. **自然分组的合并排序**：这是一种改进的排序算法，通过先将数据自然地分为小团体，然后对每个团体进行排序，最后再合并所有排好序的团体。它结合了分治策略和归并排序的思想。 9. **最小m段和**：这可能是寻找...
评级：0 浏览量：58 收藏量：1 资源大小：1.08MB 上传时间：2024-03-31

: Kmeans算法 1 它的主要目的是将具有相似属性的样本点分组到同一个簇（Cluster）中。KMeans算法的核心思想是通过迭代优化来找到最佳的聚类结果。算法原理： KMeans算法假设数据集中存在K个潜在的类别，每个类别由一个中心点...
评级：0 浏览量：203 收藏量：0 资源大小：494KB 上传时间：2022-08-03

: 6.5 EM算法1 EM算法，全称为期望最大化（Expectation Maximization...总之，EM算法和K均值聚类都是处理数据分组和模型参数估计的有效工具，各自有其适用的场景和优势，而在实际应用中，我们需要根据问题的具体需求选择合适的方法。
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：3.76MB 上传时间：2022-08-04

: kmeans算法来聚类点云 KMeans算法的基本原理是基于距离的分组策略。它通过迭代寻找最佳的聚类中心，使得每个点到其所属类中心的距离最小。以下是KMeans算法的主要步骤： 1. 初始化：首先，选择k个初始质心（类中心），通常是随机选取的k...
评级：0 浏览量：134 收藏量：1 资源大小：390KB 上传时间：2023-08-10

: K-means聚类算法这个过程不依赖于任何先验知识，完全基于数据自身的结构进行分组。算法流程主要包括以下步骤： 1. 初始化：选择K个初始质心，通常是随机选取数据集中的一部分点作为初始的聚类中心。 2. 分配：计算每个数据点到...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：42KB 上传时间：2023-07-07

: 斯坦福 CS364A 算法博弈论讲义 - **问题：** 淘汰赛阶段的分组规则未能充分考虑到激励机制的设计，导致了一些队伍试图故意输掉比赛。 - **教训：** 在设计比赛或其他机制时，必须考虑到所有可能的战略行为，并确保规则能够引导参与者朝着预期的...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：4.8MB 上传时间：2024-02-03

: 聚类算法教程...pdf 对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：2.06MB 上传时间：2024-09-06

: 机器视觉通用算法资料整理 - **最优/OTSU阈值分割**：自动确定最佳阈值，使得前景和背景之间差异最大化。 - **自适应阈值分割**：根据局部区域的特性动态调整阈值。 **基于边界分割**：利用边缘检测算法来识别图像中的边界。 - **Canny边缘...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：825KB 上传时间：2024-05-17

: 基于有限优先级的动态调度分组算法 (2008年) 实时调度是实时系统中的关键问题，实时动态调度是实时调度的主要方面。实时调度在理论分析时。...在此基础上，给出了任务系统分组的算法及最优分组的判定条件，并详细说明了任务系统分组算法的步骤和过程。
评级：0 浏览量：75 收藏量：1 资源大小：334KB 上传时间：2021-05-14

: 机器学习算法资源类别及其示例聚类是最常见的无监督学习任务，如K均值算法用于将数据分组到不同的类别。此外，降维技术（如主成分分析PCA）也是无监督学习的一个例子，它用于减少数据的复杂性，保持其关键信息。 3. 半监督学习：介于监督和无...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：220KB 上传时间：2024-05-12

: 谱聚类算法算法简介.pdf 通常，选取前k个特征向量，然后利用K-means或其他聚类算法对这些特征向量进行分组，从而完成聚类。谱聚类的实现步骤大致包括： 1. 构建相似度矩阵，反映数据点之间的相似性。 2. 计算拉普拉斯矩阵的特征值和特征...
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: 谱聚类算法算法简介.docx 谱聚类算法是一种基于图论和谱图理论的聚类方法，主要用于将数据集中的对象按照相似性分组。该算法的优势在于它能够在任意形状的数据分布中找到最优聚类，并且能够收敛到全局最优解，这不同于传统的基于距离或密度的...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2022-11-27

: 巨量二维粒子群分组协同算法.pdf 当粒子群规模变大时，个体之间信息交互的数量和复杂度急剧增加，导致算法的全局搜索能力下降，更容易在寻找最优解的过程中陷入局部最优。为了解决上述问题，提出了一种分组协同粒子群优化算法。该算法的核心思想是...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：2.26MB 上传时间：2021-09-29

: k-means聚类算法.docx 它的主要目标是将相似的数据点分组到同一个簇中，不同的簇之间尽可能地相异。通过这种方式，可以帮助我们发现数据中的内在结构和模式。 #### 二、K-means算法的工作原理 1. **初始化**：首先随机选择K个数据点作为...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2024-05-30

: 纪念品分组.zip 综上所述，"纪念品分组.zip"中的内容涉及到了程序设计竞赛的核心要素，即对算法和编程技巧的掌握。通过分析和解答这些题目，参赛者可以锻炼自己的逻辑思维能力、问题解决技巧以及对算法的实际运用能力。对于想要在IT...
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评级：0 浏览量：335 收藏量：1 资源大小：816KB 上传时间：2020-06-22

: 希尔排序算法解说，动画演示希尔排序是一种改进的插入排序算法，它的基本思想是将待排序的数组按照一定的间隔进行分组，对每组使用插入排序算法进行排序，然后缩小间隔，再对分组进行排序，直到间隔为1为止。逐渐减小间隔大小的方法有助于...
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: 动态多群粒子群算法含Matlab源码 .zip 在传统PSO中，所有粒子共享相同的全局最优位置，但DMS-PSO引入了多个独立的子群，每个子群都有自己的最佳解决方案，这样可以增加算法的探索能力，避免早熟收敛。Matlab作为一种强大的数值计算和可视化工具，常被用于...
评级：0 浏览量：367 收藏量：1 资源大小：1.3MB 上传时间：2022-06-16

: 08-图算法-21 路径搜索和规划问题关注如何在图中找到两个节点间的最短路径或者最优路径。常用的算法包括： 1. 广度优先搜索（BFS）：适用于寻找最短路径，尤其在没有负权重边的情况下。在Map-Reduce中，BFS可以通过Mapper处理每...
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: C语言排序算法效率比较冒泡排序和插入排序适合小规模数据，希尔排序在部分有序数据上更优，选择排序效率较低，快速排序通常是最优选择，而堆排序则保证了稳定的O(n log n)效率。在实际应用中，我们需要根据数据特性和需求来选择合适的排序...
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: 第三章机器学习算法基础除了这些，聚类算法如k-means也被广泛应用于文本聚类，通过找到相似性最高的群体将文本分组。模型评估与选择是机器学习过程中的关键步骤，通常采用交叉验证、准确率、召回率等指标来衡量模型性能。此外，集成学习...
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: 基于决策距离的分布式多传感器动态分组算法.pdf 仿真结果表明，基于决策距离的动态分组算法能有效提升分布式多传感器目标跟踪系统的测量精度，确保在复杂环境中实现最优的目标状态估计。总结来说，基于决策距离的分布式多传感器动态分组算法是一种利用模糊理论...
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: 使用KMeans聚类算法分析和分类故障类型 KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，特别适用于数据分组或聚类。本教程旨在引导读者了解如何利用KMeans聚类算法对故障数据进行有效分析与分类。我们将详细探讨整个过程，包括数据准备、特征选择、确定最优聚类...
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: 经典Mean Shift算法介绍.doc - **模式识别**：在模式识别中，Mean Shift 可以用于识别数据的聚类结构，发现数据的自然分组。 5. **优缺点** - 优点：无先验知识需求，适应性强，对形状、大小变化的鲁棒性好，计算效率高，实时性能良好。 - ...
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: 分组数据业务调度算法.ppt 在信道条件频繁变动的环境中，轮循算法显然不是最优选择。正比公平算法作为上述两种算法的折中方案，力图在吞吐量和公平性之间取得平衡。该算法通过计算一个优先权函数来选择用户，该函数考虑了用户的当前传输速率...
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: 一种动态分组的粒子群优化算法.pdf 本文提出了一种动态分组的粒子群优化算法，主要针对传统粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。作者通过研究鸟群的行为模式，引入了“交互粒子”的概念，即在粒子群优化过程中，粒子之间存在更频繁的交互可能性。...
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: 谱聚类算法算法简介 (2).pdf 谱聚类算法是一种基于谱图理论的聚类方法，它能处理任意形状的数据分布，并有潜力找到全局最优的聚类结果。在机器学习领域，谱聚类已成为热门研究方向，尤其在计算机视觉和VLSI设计中表现出色。算法的核心步骤如下...
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