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  1. A*,Dijkstra,BFS路径搜寻算法演示程序

  2. This is a demo visualizing the execution of various path finding algorithms. 不同算法的路径搜寻执行过程可视化程序。 包含5个算法 A* (曼哈顿距离) A* (欧式距离) A* (切比雪夫距离) Dijkstra Bi-Directional Breadth-First-Search
  3. 所属分类:C/C++

  1. 十五个经典算法研究与总结、目录+索引

  2. 本经典算法研究系列,涵盖A*.Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择SELECT等15个经典基础算法, 共计31篇文章,包括算法理论的研究与阐述,及其编程的具体实现。很多个算法都后续写 了续集,如第二个算法:Dijkstra 算法,便写了4篇文章;sift算法包括其编译及实现,写 了5篇文章;而红黑树系列,则更是最后写了6篇文章,成为了国内最为经典的红黑树教程。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-09-26
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:shannon_wayne
  1. 凝聚型层次聚类的matlab代码

  2. 代码说明 代码仅供学习研究,未经允许,请勿擅自商用。 1.输入文件格式 输入的文件要求为N行两列的形式,两列分别对应,输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。 输入文件格式示例如下: 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 2.代码支持的凝聚层次聚类算法 通过简要的修改代码中函数的参数,代码可以支持不同的凝聚方法,支持的凝聚方法如下,默认的为代码本身算法: 单连接算法(默认,最近邻聚类算法,最短距
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2015-06-10
    • 文件大小:335872
    • 提供者:mxlm*w
  1. 相似性度量

  2. 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量,这个文档对欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等常用的16个相似性度量作了一个总结。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-03-18
    • 文件大小:152576
    • 提供者:qq_26697045
  1. 机器学习距离计算公式及python实现

  2. 余弦距离 欧氏距离 曼哈顿距离 明可夫斯基距离 切比雪夫距离 杰卡德距离 汉明距离 标准化欧式距离 皮尔逊相关系数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-04-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:sinat_39443566
  1. Python Numpy计算各类距离的方法

  2. 详细: 1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 2.欧氏距离(Euclidean Distance) 3.曼哈顿距离(Manhattan Distance) 4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 5.夹角余弦(Cosine) 6.汉明距离(Hamming distance) 7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) 8.贝叶斯公式 1.闵氏距离的定义: 两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:266240
    • 提供者:weixin_38714509
  1. 基于切比雪夫多项式的双基地前视SAR成像算法

  2. 双基地前视合成孔径雷达(SAR)的特殊构型使其距离历程具有双根号和大斜视的特点,给回波信号的成像处理带来困难,也对成像算法的精度提出更高要求,为此提出一种基于切比雪夫多项式的双基地前视SAR RD成像算法.首先,建立双基地前视SAR的几何模型与回波信号模型,指出收发分离构型对二维频谱公式推导过程中驻定相位点求解的影响;然后,引入切比雪夫多项式展开代替传统成像算法中的泰勒级数展开,在此基础上进行双基地前视SAR斜距等效模型和二维频谱模型的推导;最后,通过分析确定双基地前视SAR RD成像算法的相位
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38720978
  1. SpectralKit.jl:Julia光谱方法的基础-源码

  2. SpectralKit.jl Julia光谱方法的基础。 介绍 对于以下方面的算法最有用 Boyd,John P. Chebyshev和Fourier光谱方法。 2001。 目的是为频谱算法提供简单,经过良好测试,健壮和快速的构建基块,可以轻松地将其组合成算法。 目前,程序包API尚处于试验阶段,可能会随时更改。 漂亮的图片 一些示例生成了该库。 圆圈标记值在极限处,需要时水平移动以避免重叠。 无限极限以有限值显示,因此它们当然不匹配(这是对连续性的直观检查,自然而然地进行了单元测试)。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42174098