Отрывок: Следовательно, ( ) { }7100 3 x,...,x,xS = и ( ) { }19981 3 x,...,x,xS = . Шаг 3. Коррекция центров кластеров: ( ) ( ) ( )       =+++== ∑ ∈ 131 251 8 113 110 30 0 0 . . x...xxx N M Sx , ( ) ( ) ( )       =+++== ∑ ∈ 337 677 12 113 19109 31 1 1 . . x...xxx N M Sx . Шаг 4. Так как ( ) ( )23 kk MM ≠ ( )21,k = , то , то • увеличивается номер итерации 4=r и • производится возврат к шагу 2. Шаг 2. Получаем те же результаты, что и на предыдущей ...
Название : Автоматическая классификация
Авторы/Редакторы : Баврина А. Ю.
Мясников В. В.
Министерство образования и науки РФ
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева (национальный исследовательский университет)
Дата публикации : 2010
Библиографическое описание : Автоматическая классификация [Электронный ресурс] : электрон. метод. указания к лаб. работе № 4 / М-во образования и науки РФ, Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева (нац. исслед. ун-т) ; [сост. А. Ю. Баврина, В. В. Мясников]. - Самара, 2010. - on-line
Аннотация : Используемые программы: Adobe Acrobat.
В лабораторной работе № 4 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы автоматической классификации. Рассматривается постановка алгоритма автоматической классификации, меры сходства, критерии клас
Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия).
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/004/А 224-917104
Ключевые слова: критерии кластеризации
MATHCAD
простой алгоритм выделения кластеров
алгоритм максиминного расстояния
Располагается в коллекциях: Методические издания

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Баврина А.Ю. Автоматическая классификация.pdffrom 1C338.81 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.