说明：TSP问题是一个典型的组合优化问题，也是一个NP难题，一般很难精确地求出其最优解，因而找出有效的近似解算法具有重要意义。本文针对基本遗传算法在解决TSP问题是所存在的收敛速度慢，容易“早熟”问题，提出了一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是通过先比较两个城市间距离再进行的交换...

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说明：应用背景在 社 会经 济统 计中 经 常 采 用 抓值 估 计 法,最常 用 的 方 法 有内 插法,线性插值 法和 拉 格 朗 日 插 值 法。内 插法和线性插 值 法 方 法 简单,意 义明 确。而 拉 格 朗 日 插 值 法 计 算 比 较复 杂,很 多 统计 学原 理 论 著中 只列 出公 ...

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说明：中心点漂移是一种非监督聚类算法（与k-means算法相似，但应用范围更广些),可用于图像分割，基于Matlab实现的源码。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm中心漂移是一种非监督聚类算法（k均值算法具有相似性，但应用范围更广），可以用...

中心 漂移聚类 K-Means图像分割 The-Fields 图像分割算法

说明：图像分割，还可以，kmeans聚类的方法。k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。

onlyb2r k-means kmeans-matlab parkaxf K.

说明：应用背景基于MATLAB平台，采用DTW模型实现了一个10位数的中文语音识别。此代码使用动态时间规整技术来识别语音信号并录制。关键技术动态时间规整算法（DTW）是用于测量两个时间序列之间的相似性的算法可能不同在时间或速度上。例如，行走模式的相似性被检测到使用DTW，即使一个人走路的速度比其他的，或如...

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说明：K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，算法过程如下： 输入：k, data[n]; （1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]； （2） ...

说明：这个代码是针对孤立词，特定人语音识别的一个计算代码。 可以计算2个语音的相似度， 计算出的值越小，说明越相似， 通常来说对于这个孤立词特定人语音识别来说，识别率特别高， 但是对于非特定人的语音识别的话还是需要用hmm计算方式了。 文件也是在这里面

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说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

matlab 均值 快速

说明：近年来，随着互联网的高速发展，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息以图像为主。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出所需要的图像，己成为一个备受关注的研究课题。有效地组织、管理和检索大规模的图像数据成为迫切需要解决的问题。于是基于内容的图像检索(Content-Based Image Ret...

内容 图像 数据库 检索

说明：利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

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