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posted @ 2016-08-27 18:40 ParamousGIS 阅读(362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最大似然判别法 Bayes公式判别法 阅读全文
posted @ 2016-08-27 17:41 ParamousGIS 阅读(1103) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2016-08-27 17:34 ParamousGIS 阅读(494) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原理 计算方法 主要性质 有关统计量 主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianha... 阅读全文
posted @ 2016-08-27 17:17 ParamousGIS 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2016-08-27 16:59 ParamousGIS 阅读(861) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 当各样品在时域或空域存在自然顺序,如生长发育资料的年龄顺序,发病率的年代顺序和地理位置。我们称这种样品为有序样品。在不破坏样品间的顺序的样品聚类方法称为有序样品聚类。 阅读全文
posted @ 2016-08-27 16:48 ParamousGIS 阅读(7042) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) K-means聚类算法的一般步骤: 1. 初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X,输入指定聚类类数N,并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件,比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。 2. 进行迭代。根据相似度... 阅读全文
posted @ 2016-08-27 16:43 ParamousGIS 阅读(958) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原理 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类... 阅读全文
posted @ 2016-08-27 16:13 ParamousGIS 阅读(732) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.进入安装目录 cd E:\ZYXDocument\Software\mariadb-10.0.20-win32\bin 2.安装mysql服务将E:\ZYXDocument\Software\mariadb-10.0.20-win32\my.ini 放入 C:\Windows中 mysqld - 阅读全文
posted @ 2016-08-27 10:05 ParamousGIS 阅读(228) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 查看有哪些虚拟机VBoxManage list vms 查看虚拟的详细信息VBoxManage list vms –long 查看运行着的虚拟机VBoxManage list runningvms 开启虚拟机在后台运行VBoxManage startvm <vm_name> --type headl 阅读全文
posted @ 2016-08-27 10:03 ParamousGIS 阅读(637) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 环境设置 1.1. Java环境设置 1)JAVA_HOME D:\GreenSoftware\Java\Java8X64\jdk1.8.0_91 2)PATH ;%JAVA_HOME%/bin;%JAVA_HOME%/jre/bin 3)CLASSPATH .;%JAVA_HOME%/lib 阅读全文
posted @ 2016-08-27 09:41 ParamousGIS 阅读(1002) 评论(0) 推荐(0) 编辑