title: 最大最小距离算法 date: 2017-12-16 17:36:54 tags: 聚类算法 categories: Algorithms 课程设计 使用最大最小距离算法做聚类分析 测试输入文件 in.txt ...
大最小贴近度评价法 概念: 贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度,在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别。为衡量待识别子集的类别,需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度。 上表中第一列是优化 标杆 模糊集合 共 项因子 ,第二列是待判定的集合,第三列是 式的分子项,第四列是 式的分母项,贴近度 第三列数据求和 第四列数据求和 . . . 如果优化集改了,那 ...
2019-03-13 20:16 0 577 推荐指数:
title: 最大最小距离算法 date: 2017-12-16 17:36:54 tags: 聚类算法 categories: Algorithms 课程设计 使用最大最小距离算法做聚类分析 测试输入文件 in.txt ...
取最小是为了找相似,如果不取最小,何必来划分? 取max是为了再相似里面找更大的阈值,如果再相似里面找最小,那划分会很多,那和一个样本一个划分有什么区别? 所以是再相似里面找最小相似,min里面找max. 你每一轮都找到了最小相似,那么下一轮的迭代一定比你这个最小相似要相似,也就是重心 ...
思路:运用分治的思想,将要排序的整个数组从中间劈开,分别求其左右两边的最大最小值,然后将求出的最大最小值合起来进行比较。 当左右两边的数组小到一定程度时: (1)数组中只有一个元素,maxNum=minNum; (2)数组中有两个元素,找出两个元素中的最大最小值; (3)数组中大于两个元素 ...
一、TOPSIS方法 TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 可翻译为逼近理想解排序法,国内常简称为优劣解距离法 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息 ...
优劣解距离法 TOPSIS是通过逼近理想解的程度来评估各个样本的优劣等级 收集与整理 假设有n个待评价样本,p项评价指标,形成原始指标数据矩阵: 预处理数据 使指标具有同趋势性。评价指标中有正向指标和负向指标之分,一般把负向指标转化为正向指标,转化的方法可采用倒数法(即1/X ...
Description 给定n个数,在最坏情况下用 3n/2-2 次比较找出这n个数中元素的最大值和最小值。 要求只编写函数 系统会自动在程序的最后加上如下代码: Input 包含多组测试数据。每组测试数据的第一个元素是整数的个数n,接下来是n个整数。0表示 ...
1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时,经常会用到编辑距离(Levenshtein距离),其指两个字符串之间,由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说,编辑距离越小,那么两个文本的相似性越大,暂时不考虑语义上的问题。其中,编辑操作包括以下三种: 插入:将一个字符插入某个字 ...