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高斯消去

于 2022-01-27 发布 文件大小:1.24 kB
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gaussian elimination

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  • 希尔密码
    若要更改此许可证标头,请选择在项目属性的许可证标头。若要更改此模板文件,选择工具 |模板并在编辑器中打开此模板。
    2022-02-27 03:36:57下载
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  • Na Na nounou
    #! JMP 04@JSR 20 83 89 12#! LOP#! END#! JMP 04@JSR 20 83 89 12#! LOP#! END#! JMP 04@JSR 20 83 89 12#! LOP#! END#! JMP 04@JSR 20 83 89 12#! LOP#! END#! JMP 04@JSR 20 83 89 12#! LOP#! END
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    近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类具有不需要设定聚类个数、快速准确的优点,但无法适应于大规模数据的应用需求.针对此问题,提出了分层近邻传播聚类算 法.首先,将待聚类数据集划分为若干适合AP算法高效执行的子集,分别推举出各个子集的聚类中心;然后对所有子集聚类中心再次执行AP聚类,推举出整个数 据集的全局聚类中心;最后根据与这些全局聚类中心的相似度对聚类样本进行划分,从而实现对大规模数据的高效聚类.在真实和模拟数据集上的实验结果均表明, 与AP聚类和自适应AP聚类相比,该方法在保证较好聚类效果的同时,极大地降低了聚类的时间消耗.
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