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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數據集作為測試對象。
上傳時間： 2014-01-21
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//Euler 函數前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數 if( (n/p) ％ i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 對于約數：divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次數加1 否則 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //滿足積性函數條件 對于素因子的冪次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次數加1 否則 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]為1次 對于本題： 1. 篩素數的時候首先會判斷i是否是素數。 根據定義，當 x 是素數時 phi[x] = x-1 因此這里我們可以直接寫上 phi[i] = i-1 2. 接著我們會看prime[j]是否是i的約數 如果是，那么根據上述推導，我們有：phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否則 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其實這里prime[j]-1就是phi[prime[j]]，利用了歐拉函數的積性) 經過以上改良，在篩完素數后，我們就計算出了phi[]的所有值。 我們求出phi[]的前綴和 */
上傳時間： 2016-12-31
上傳用戶：gyq
ADT HuffmanTree{ 數據對象：D={ai| ai∈CharSet,i=1,2,……,n, n≥0} 數據關系：R={< ai-1, ai > ai-1, ai∈D, ai-1基本操作P： HuffmanTree() 構造函數 ~ HuffmanTree() 析構函數 Initialization(int WeightNum) 操作結果：構造哈夫曼樹。 Encoder() 初始條件：哈夫曼樹已存在或者哈夫曼樹已存到文件中。 操作結果：對字符串進行編碼 Decoder() 初始條件：哈夫曼樹已存在且已編碼。 操作結果：對二進制串進行譯碼 Print() 初始條件：編碼文件已存在。 操作結果：把已保存好的編碼文件顯示在屏幕 TreePrinting() 初始條件：哈夫曼樹已存在。 操作結果：將已在內存中的哈夫曼樹以直觀的方式顯示在終端上
標簽： ai HuffmanTree CharSet ADT
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：changeboy
基本思想： 設所排序序列的記錄個數為ｎ。i取1,2,…,n-1,從所有n-i+1個記錄（R,R[i+1],…,R[n]中找出排序碼最小的記錄，與第ｉ個記錄交換。執行n-1趟 后就完成了記錄序列的排序。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：kytqcool
給定n個節點xi（i=0,1,...,n-1）上的函數值yi=f[xi]，用拉格朗日插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：小眼睛LSL
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi],用拋物插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2017-03-10
上傳用戶：chfanjiang
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi],用連分式插值法計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：zycidjl
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=[xi]以及一屆倒數值yi =f [xi],用埃爾米特插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：CHINA526
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi]及精度要求，用埃特金逐步插值法計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：偷心的海盜
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi]及精度要求，用阿克瑪方法計算指定指定子區間上的三次插值多項式與指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2017-03-10
上傳用戶：aa17807091
