此函数在以 XY 坐标表示的一组空间点中查找聚类。 聚类基于点之间的距离，不需要事先知道聚类的数量。 如果两点之间的距离小于用户定义的距离，则每个点都与最近的相邻点聚类临界点。 该函数在屏幕上输出基本的汇总统计信息（簇数、最小、最大和平均簇大小等），并在屏幕上输出显示簇、每个簇的质心点和几何中值点的图形。 它还创建两个文本文件，其中包含所有质心点和几何中点的坐标。 对于每个簇，输出变量返回质心和几何中点的 XY 坐标，以及形成簇的每个点的 XY 坐标。 用法： -------- [clustersCentroids,clustersGeoMedians,clusterXY] = clusterXYpoints(inputfile, maxdist, minClusterSize, method, mergeflag); 输入变量说明： ------------------------

计算机组成原理数据表示实验.txt文件

4.8实验-整数数据表示及运算

人工智能课件之知识表示方法

人工智能第三章知识与知识表示

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Python中的轨迹分析和分类（Pandas和Scikit Learn） 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset，其中地理点与时间间隔成对。 首先，我们清理数据集，然后形成轨迹（具有相应的路线ID）。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离（它们的两个点之间）过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是： 快速动态时间规整（Fast-DTW） ，取自 我实现的最长公共子序列算法。 每次考虑的距离是点的Haver