實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個(gè)數(shù)K，將n個(gè)對象分到K個(gè)類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點(diǎn)：產(chǎn)生類的大小相差不會(huì)很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類。步驟： 1，任意選取K個(gè)對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環(huán)的： 2，將余下的對象分到各個(gè)類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對于每個(gè)類（Oi）中，順序選取一個(gè)Or，計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個(gè)Or來代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來。 這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計(jì)算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。
上傳時(shí)間： 2015-04-03
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紅外接受的發(fā)送程序載波３８k，用指令來延時(shí)，調(diào)試通過
上傳時(shí)間： 2015-04-09
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算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計(jì)算方法乘法運(yùn)算，嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運(yùn)算時(shí)，矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號(hào)和列號(hào)，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù)，恢復(fù)的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進(jìn)行恢復(fù)；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復(fù)。
上傳時(shí)間： 2015-04-09
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能運(yùn)算的函數(shù)： sin,cos,tg,ctg,e^,pow(x,y),cosh,sinh,tgh,log10,ln,sqrt,arcsin,arccos, 運(yùn)算方式： +,-,*,/,絕對值（“[ ]”）,^,!, 輸入規(guī)則： 用鍵盤或按鈕都可，輸入完按回車運(yùn)算，(光標(biāo)要在最后) sin(21-32)/(12-43) 4(323-4343) 4*(323-4343) e^2-sin3-3^4,(不要輸入pow(3,4)) //有無*都可 2*3^4是（2*3）^4 而不是2*(3^4) 也就是要用x^y就要一定要（x^y）加上一個(gè)括號(hào) [3-4]是求3-4的絕對值不是中括號(hào)
標(biāo)簽： arcsin arccos cosh sinh
上傳時(shí)間： 2015-04-11
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有趣的文字鼠標(biāo)跟隨,l o a d i n g字母組成，在打開頁面等待的時(shí)候可以用
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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本程序是用c++實(shí)現(xiàn)的多功能文本編輯器，它除了可以實(shí)現(xiàn)一般文本的編輯功能，還增加了保存文檔a(save), 轉(zhuǎn)為大寫m(large),改為小寫k(small),復(fù)制段j(copy),中英文轉(zhuǎn)換t(language)等功能
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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給定n 個(gè)物品, 物品i重為wi 并且價(jià)值為 vi ，背包所能承載的最大容量為 W. 0-1 背包問題即是選擇含有著最大總價(jià)值的物品的子集且它的容量 ≤W ． 用動(dòng)態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2015-04-21
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盒維數(shù)MATLAB計(jì)算程序。%根據(jù)計(jì)盒維數(shù)原理編寫了求一維曲線分形維數(shù)的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求輸入一維信號(hào)的計(jì)盒分形維數(shù) %y是一維信號(hào) %cellmax:方格子的最大邊長,可以取2的偶數(shù)次冪次(1,2,4,8...),取大于數(shù)據(jù)長度的偶數(shù) %D是y的計(jì)盒維數(shù)（一般情況下D>=1）,D=lim(log(N(e))/log(k/e)),
標(biāo)簽： FractalDim function cellmax MATLAB
上傳時(shí)間： 2015-04-23
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模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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