搜索资源列表
-
2下载:
传统的K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点的 不同而波动,且计算复杂度较高不适宜处理大规模数据集; 快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进 了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法 的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为了克服传统的K- medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出 一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。(The traditional K-medoids clustering algorit
-
-
1下载:
在粗糙集与粒计算中,对于常见的几种非线性规划的函数,运用PSO算法求出了相应的决策属性的权重(In rough set and granular computing, PSO algorithm is used to calculate the weights of the corresponding decision attributes for the common functions of nonlinear programming)
-
-
1下载:
可以实现复杂环境下的预测,模糊粒计算下的支持向量机(Support Vector Machine Based on Fuzzy Granular Computing and Prediction in Complex Environment)
-