高斯消去法解n維的線性方程組的小程序.rar
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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1.支持多數(shù)據(jù)庫(kù); 2.支持語(yǔ)法高亮顯示; 3.支持語(yǔ)法轉(zhuǎn)換; 4.支持字段智能匹配; 6.支持文件保存和讀取 7.存儲(chǔ)過(guò)程的查看;
標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)庫(kù) 字段 存儲(chǔ) 轉(zhuǎn)換
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶:杜瑩12345
設(shè)計(jì)一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長(zhǎng)度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數(shù),Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數(shù),算法采用Hamming窗函數(shù)
上傳時(shí)間: 2016-06-28
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用全選主元高斯(Gauss)消去法計(jì)算n階方陣的行列式值。
上傳時(shí)間: 2014-01-05
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給定一個(gè)n階的線型方程組,通過(guò)高斯算法來(lái)求解這個(gè)方程組
上傳時(shí)間: 2014-11-28
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM!# 密文?? 用ARM編程實(shí)現(xiàn)替代加密。
標(biāo)簽: 加密
上傳時(shí)間: 2016-07-17
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下:首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對(duì)象的均值);不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn):各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽: 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間: 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下:首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對(duì)象的均值);不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn):各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽: 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間: 2013-12-19
上傳用戶:chenlong
產(chǎn)生N(0,1)的高斯偽隨機(jī)數(shù)的程序,所用方法為極方法
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼,以蘭花數(shù)據(jù)集作為測(cè)試對(duì)象。
標(biāo)簽: 聚類 k-means 對(duì)象 算法
上傳時(shí)間: 2014-01-21
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