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基于k-means算法的雜草分類應用研究
 
     論文目錄
 
摘要第4-5頁
ABSTRACT第5頁
1 緒論第8-16頁
    1.1 研究背景第8-10頁
    1.2 國內外研究現狀第10-13頁
        1.2.1 國外研究現狀第10-11頁
        1.2.2 國內研究現狀第11-13頁
    1.3 研究目的和意義第13-14頁
    1.4 課題研究的主要內容第14-16頁
2 K-MEANS算法綜述第16-24頁
    2.1 算法定義第16頁
    2.2 算法理解第16-18頁
    2.3 算法產生第18-19頁
    2.4 算法本質第19-20頁
    2.5 算法要點第20-21頁
        2.5.1 距離的度量第20頁
        2.5.2 更新“簇中心”第20-21頁
    2.6 K-MEANS算法過程第21頁
    2.7 K-MEANS算法優化分析第21-23頁
        2.7.1 參數設定第21-22頁
        2.7.2 算法初始值選取第22頁
        2.7.3 調整樣本分類第22-23頁
    2.8 算法的應用領域第23頁
    2.9 算法未來的方向第23-24頁
3.模擬算法演算過程第24-30頁
    3.1 樣本初始劃分方法第25-26頁
    3.2 初始分類方法第26-27頁
    3.3 算法的改進第27-30頁
4 實驗過程第30-42頁
    4.1 數據的預處理第30-33頁
    4.2 處理數據第33-35頁
    4.3 實驗具體過程第35-38頁
    4.4 算法的差異第38-39頁
    4.5 實驗總結第39-42頁
5 基于K-MEANS算法的雜草分類未來展望第42-44頁
6 致謝第44-46頁
參考文獻第46-47頁

 
 
論文編號BS4276158,這篇論文共47
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