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一、算法描述 k中心点算法:首先为每一个簇随意选择一个代表对象;剩余的对象其与 代表的对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非代表对象来替代代表 对象,以改进聚类的质量。聚类结果的质量用一个代价函数来估算,该函数度 量对象与其参与对象之间的平均相异度。为了确定非代表对象Om是否是当 前代表对象O的好的替代,对于每一个非代表对象P,考虑以下四种情况
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第2章 随机样本生成法
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一、对坐标的曲面积分的概念与性质 二、对坐标的曲面积分的计算法 三、两类曲面积分之间的联系
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直接计算法比较 一、曲线积分 对坐标的曲线积分方法:一代二换三定限
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8.2偏导数 一、偏导数的定义及其计算法 二、高阶偏导数
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一、对面积的曲面积分的概念与性质 二、对面积的曲面积分的计算法
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第3章 随机过程的一般概念与独立增量过程
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第4章 更新现象及其理论
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第6章 连续时间的Markov链(Q-过程)
文档格式:PDF 文档大小:150.85KB 文档页数:26
《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第8章 Monte Carlo与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法
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