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【实验专题】不确定性计算实验之模糊聚类完整代码及进阶参考代码

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简介:
本文章提供了关于不确定性的计算实验中模糊聚类的相关完整代码,并附有进阶参考代码以供进一步研究和探索。 实验专题部分的手撸实验一模糊动态聚类(Python代码),仅供参考,内部包含完整的实验流程代码及提高部分的实验代码测试。

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    本文章提供了关于不确定性的计算实验中模糊聚类的相关完整代码,并附有进阶参考代码以供进一步研究和探索。 实验专题部分的手撸实验一模糊动态聚类(Python代码),仅供参考,内部包含完整的实验流程代码及提高部分的实验代码测试。
  • Python中的
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    本项目提供了一系列用于在Python中进行不确定性计算的实验代码,旨在帮助用户理解和应用概率模型与统计方法。 属性约简可以通过区分矩阵的方法进行,并且也可以基于依赖度来进行属性约简。此外,模糊动态聚类可以用Python编写成可运行的代码实现。
  • Python可执行
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    本项目提供了一套完整的Python代码实现模糊C均值算法(FCM),适用于数据挖掘和模式识别等领域。代码已充分测试并可供直接运行。 该资源包含两部分代码,均采用Python实现,并通过两种方法实现了模糊聚类。使用的数据集也在压缩包内提供,配置好运行环境后可以直接执行。
  • 湖南大学数据结构(含16个
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    本资源包含湖南大学数据结构课程全部16个实验的完整源代码,旨在为学习者提供编程实践参考,帮助理解抽象的数据结构概念与算法实现。 湖南大学数据结构实验代码(共十六个实验的全部代码),这些是我亲自完成的实验内容,希望可以为学弟学妹们提供参考。请勿抄袭,请尊重原创劳动成果。
  • 是哪门课的 Desktop.rar
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    这段文件名为Desktop.rar的内容疑似包含某门课程的实验材料或代码,但未明确标示具体所属学科或课程名称。需要解压查看内部文件才能确定其详细用途和内容。 不记得是哪个实验课的代码了,文件名为Desktop.rar。
  • 数据库包.rar
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    本资源包含一系列用于测试和验证数据库完整性的实验代码及文档,适用于学习与研究环境。 【数据库完整性实验】实验完整代码如下:(1)打开ScoreDB数据库,并定义其中各基表的主键、外键,以确保实体完整性约束及参照完整性约束;(2)尝试向student表插入一条与已有学号相同的数据记录,以此来验证实体完整性的有效性;(3)向score表中添加一条数据时,如果该课程编号在课程表内不存在,则需验证参照完整性的实施情况;(4)修改score表中的某条数据的课程编号为一个不存在于课程表内的值,并再次检验参照完整性约束是否生效;(5)尝试删除student表中的一条记录,但前提是此学号已存在于score表中,从而测试参照完整性规则的应用; (6)在score表上添加限制条件以确保成绩范围限定在0到100分之间,在student表则设定性别字段只能取值为“男”或“女”,以此增强数据的准确性与一致性; (7)创建名为student_update的触发器,一旦学生信息中的学号被修改,则自动将成绩记录里的对应学号也进行同步更新; (8)建立一个级联删除机制,当从学生表中移除某条记录时,同时清除score表内该学生的所有选课历史; (9)创建名为student_insert的触发器,在向学生信息表添加新数据的同时自动调整班级人数(classNum)字段值。如果修改为删除操作,则需相应地更新班级人数; (10)设计一个course_check触发器,每当尝试从课程表中移除记录时,先检查该课程是否已被选修过;若存在选课情况则禁止删除,并提示“此课程已有学生选修,无法删除!”信息。
  • Java()
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    本项目提供了一种使用Java语言实现的验证码系统,包含完整的源代码。该系统能够帮助开发者轻松集成图形验证码功能到Web应用中,增强安全性与用户体验。 JAVA实现验证码的完整代码示例: 为了生成一个简单的验证码系统,在Java中可以使用Servlet、JSP以及一些图形库来创建动态图像并将其显示在网页上。下面是一个基本的例子,用于展示如何通过Java技术实现在web应用中的验证码功能。 首先需要导入必要的包: ```java import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.font.FontRenderContext; import java.awt.geom.AffineTransform; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; ``` 然后创建一个Servlet类来生成和发送验证码图像到客户端浏览器。这个例子中,我们将使用`BufferedImage`对象作为画布,并在上面绘制随机生成的文字。 ```java public class CaptchaServlet extends HttpServlet { private static final int WIDTH = 100; // 图片宽度 private static final int HEIGHT = 36; // 图片高度 @Override protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { String captchaText = generateCaptcha(); BufferedImage image = new BufferedImage(WIDTH, HEIGHT, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics2D g2d = (Graphics2D)image.getGraphics(); // 设置背景颜色和字体 g2d.setColor(Color.WHITE); g2d.fillRect(0, 0, WIDTH, HEIGHT); Font font = new Font(Arial, Font.BOLD, 18); g2d.setFont(font); // 将验证码文字绘制到图像上 drawString(g2d, captchaText); response.setContentType(image/jpeg); ImageIO.write(image, JPEG, response.getOutputStream()); } private void drawString(Graphics2D g2d, String text) { FontRenderContext frc = g2d.getFontRenderContext(); Rectangle2D bounds = font.getStringBounds(text, frc); double xoffset = (WIDTH - bounds.getWidth()) / 2; AffineTransform at = new AffineTransform(); at.translate(xoffset, 0); g2d.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON); g2d.setColor(Color.BLACK); g2d.drawChars(text.toCharArray(), 0, text.length(), (float)at.getTranslateX(), HEIGHT/4*3); } private String generateCaptcha() { StringBuilder captcha = new StringBuilder(); for(int i=0; i<6; ++i) captcha.append((char)(randomChar(97, 122))); // 小写字母 return captcha.toString(); } private int randomChar(int low,int high) { Random r = new Random(); return (int)((r.nextLong() & Long.MAX_VALUE) % (high - low + 1)) + low; } } ``` 以上代码展示了如何创建一个简单的验证码生成器,其中包含随机字母的生成和图像绘制。在实际应用中可能还需要考虑增加干扰线、颜色变化等措施来提高安全性。 请注意这只是一个基本示例,并非完整的解决方案;根据具体需求还应做进一步扩展和完善。
  • FCM法的源
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    本段介绍的是FCM(Fuzzy C-means)模糊聚类算法的源代码实现。该代码能够帮助用户对数据集进行模糊分类,特别适用于处理具有重叠性质的数据群组划分问题。 转载了zhchshen作者的源代码,并与大家分享。这段代码是使用VC++6.0编写的。
  • FCM法的MATLAB
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    简介:本资源提供了基于FCM(Fuzzy C-means)算法的MATLAB实现代码,适用于数据集进行模糊聚类分析。代码简洁易懂,并附有详细的注释说明。 模糊聚类的MATLAB代码可以用于数据分析中的模式识别和分类任务。通过使用模糊逻辑工具箱,用户能够实现数据点之间的过渡区域处理,从而更准确地模拟现实世界中事物间的不确定性关系。编写这类代码时需要考虑如何定义隶属度函数、确定合适的聚类数目以及优化算法参数以达到最佳的聚类效果。 此外,在进行实验验证和结果分析过程中,还可以利用MATLAB提供的可视化工具来展示模糊聚类的结果,并通过调整不同的输入变量观察其对最终分类的影响。这种灵活性使得研究人员能够探索多种假设场景,进而选择最适合特定应用场景的方法和技术路径。