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本科生毕业设计（论文）题目：Web聚类Hamming算法与K均值算法的研究与实现姓名：学号：学院：数学与计算机科学学院专业：年级：指导教师：（签名）2007年6月16日Web聚类Hamming算法与K均值算法的研究与实现摘要聚类分析也称群分析、点群分析，它是研究分类的一种多元…
K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。
K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。.但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。.类似这种K-means…
南京邮电大学通达学院2014届本科生毕业设计(论文)均值聚类的图像分割算法进行了探讨，研究了基于模糊聚类的图像分割方法中初始类别数的选取、初始类中心和初始隶属度矩阵的确定等问题（5）总结了本文的主要研究内容，并就本文尚存在的不足进行了
基于文本的聚类算法研究本科生毕业（设计）论文.doc,摘要聚类作为一种知识发现的重要方法，它广泛地与中文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理中以满足用户快捷地从互联网获得自己需要的信息资源。文本聚类是聚类问题在文本挖掘中的有效应用，它根据文本数据的不同特征，按照文本...
序列化遗传算法K均值聚类空间线性回归动力学模型自动控制Pontryagin极大值原理模拟退火蒙特卡罗创意平板折叠桌多目标优化3D建模2015太阳影子定位最小二乘法多目标优化Canny边缘检测模拟退火算法遗传算法“互联网+”时代的出租车资源配置
手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。.讲道理有些题目，比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广，有点科学研究的味道，如果真的去做，还是比较...
基于划分的聚类方法中，最经典的就是k-平均（k-means）算法和k-中心（k-medoids）算法，很多算法都是由这两个算法改进而来的。基于划分的聚类方法的优点是，收敛速度快，缺点是，它要求类别数目k可以合理地估计，并且初始中心的选择和噪声会对聚类结果产生很大影响。
K-means算法K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。
已知K值及源图像中初始聚类中心的位置，将逐个像素点匹配至最近的聚类中心所代表的集合中。数学形态学理论包括腐蚀、膨胀及这2种基本运算组合的开运算和闭运算[7]。主要是通过腐蚀和膨胀运算缓解K均值聚类算法图像分割中的欠分割和过分割问题。
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K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。.但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。.类似这种K-means…
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K-means算法K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。
已知K值及源图像中初始聚类中心的位置，将逐个像素点匹配至最近的聚类中心所代表的集合中。数学形态学理论包括腐蚀、膨胀及这2种基本运算组合的开运算和闭运算[7]。主要是通过腐蚀和膨胀运算缓解K均值聚类算法图像分割中的欠分割和过分割问题。
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