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聚類分析中一個簡單的聚類算法：Ｋ均值算法。
上傳時間： 2015-11-30
上傳用戶：woshiayin
圖論中最小生成樹Kruskal算法 及畫圖程序 M-函數(shù) 格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W)：n為圖頂點數(shù),W為圖的帶權(quán)鄰接矩陣，不構(gòu)成邊的兩頂點之間的權(quán)用inf表示。顯示最小生成樹的邊及頂點, Wt為最小生成樹的權(quán),Pp(:,1:2)為最小生成樹邊的兩頂點,Pp(:,3)為最小生成樹的邊權(quán),Pp(:,4)為最小生成樹邊的序號 附圖,紅色連線為最小生成樹的圖 例如 n=6 w=inf*ones(6) w(1,[2,3,4])=[6,1,5] w(2,[3,5])=[5,3] w(3,[4,5,6])=[5,6,4] w(4,6)=2 w(5,6)=6 [a,b]=mintreek(n,w)
上傳時間： 2015-11-30
上傳用戶：dreamboy36
堆排序 穩(wěn)定的排序 復雜度為N（logN ） 也是一種快速的排序
上傳時間： 2015-12-01
上傳用戶：chfanjiang
利用Rijndael算法進行任意文件的加密。把任意一個文件分成N個16字節(jié)組，最后一組若不足16字節(jié)可以用空格去補！
上傳時間： 2015-12-02
上傳用戶：xiaoyunyun
小弟撰寫的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問題,使用bcb所完成,因為開發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫,所以若有興趣移植到vc的朋友,應該也不會有太大的障礙。
標簽： backpropagataion train bcb xor
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：jeffery
小弟撰寫的類神經(jīng)pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時注意時值不要過大,因為這牽涉inverse matrex的計算.
標簽： eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時間： 2015-12-02
上傳用戶：wpwpwlxwlx
類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運算-TLU,為所有學習類神經(jīng)入門的的第一個演算法,單一的neural做簡易的training,雖無法解xor的問題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.
上傳時間： 2015-12-02
上傳用戶：851197153
非常好的聚類工具包，用Matlab開發(fā)，適合于科研用途等
上傳時間： 2015-12-02
上傳用戶：xinzhch
已知：Sn= 1＋1／2＋1／3＋…＋1／n。顯然對于任意一個整數(shù)K，當n足夠大的時候，Sn大于K。 現(xiàn)給出一個整數(shù)K（1<=k<=15），要求計算出一個最小的n；使得Sn＞K。 Input 鍵盤輸入 k Output 屏幕輸出 n Sample Input 1 Sample Output 2 Source
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：ruixue198909
這是一個ACM中的題請大家看以下哈 如果有問題請多多指教 n個猴子圍坐一圈并按照順時針方向從1到n編號，從第s個猴子開始進行1到m的報數(shù)，報數(shù)到第m的猴子 退出報數(shù)，從緊挨它的下一個猴子重新開始1到m的報數(shù)，如此進行下去知道所有的猴子都退出為止。 求給出這n個猴子的退出的順序表。 Input 有做組測試數(shù)據(jù)．每一組數(shù)據(jù)有兩行，第一行輸入n（表示猴子的總數(shù)）第二行輸入數(shù)據(jù)s(從第s 個猴子開 始報數(shù))和數(shù)據(jù)m(第m個猴子退出報數(shù))．當輸入０ ０ ０時表示程序結(jié)束． Output 輸出中，每組數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果為一行，中間用逗號間隔。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：腳趾頭
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