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k均值算法

高斯－塞德爾迭代法算法：設方程組AX=b 的系數矩陣的對角線元素

高斯－塞德爾迭代法算法：設方程組AX=b 的系數矩陣的對角線元素，M為迭代次數容許的最大值，為容許誤差。 ① 取初始向量，令k=0 ② 對計算 ③ 如果，則輸出，結束；否則執行④， ④ 如果，則不收斂，終止程序；否則，轉②。

標簽： AX 高斯迭代法算法

上傳時間： 2014-01-22

上傳用戶：集美慧
C-means 算法

C-means 算法，模式識別中常用到的C均值聚類算法，使用VC開發，版權歸開發者所有

標簽： C-means 算法

上傳時間： 2016-08-15

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聚類算法

聚類算法，k-means和dbscan算法

標簽： 聚類算法

上傳時間： 2013-12-13

上傳用戶：Pzj
基于循環前綴的同步算法仿真

基于循環前綴的同步算法仿真，采用多符號求均值的辦法減少噪聲影響。

標簽： 循環前綴仿真同步算法

上傳時間： 2014-01-01

上傳用戶：caozhizhi
本人編寫的incremental 隨機神經元網絡算法

本人編寫的incremental 隨機神經元網絡算法，該算法最大的特點是可以保證approximation特性，而且速度快效果不錯，可以作為學術上的比較和分析。目前只適合benchmark的regression問題。具體效果可參考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.

標簽： incremental 編寫神經元網絡算法

上傳時間： 2016-09-18

上傳用戶：litianchu
用prim算法實驗最小生成樹本程序中用到函數adjg( )

用prim算法實驗最小生成樹本程序中用到函數adjg( )，此函數作用是通過接受輸入的點數和邊數，建立無向圖。函數prg( )用于計算并輸出無向圖的鄰接矩陣。函數prim( )則用PRIM算法來尋找無向圖的最小生成樹定義了兩個數組lowcost[max],closest[max]，若頂點k加入U中，則令lowcost[k]=0。定義二維數組g[ ][ ]來建立無向圖的鄰接矩陣。

標簽： prim adjg 算法實驗

上傳時間： 2016-10-07

上傳用戶：tonyshao
：提出針對單極化合成孔徑雷達(SAR)圖像相干斑濾波算法性能的分層檢驗模型和綜合評價方法。模型分相干斑抑制程度和目標微波后向散射系數保持程度兩個層次

：提出針對單極化合成孔徑雷達(SAR)圖像相干斑濾波算法性能的分層檢驗模型和綜合評價方法。模型分相干斑抑制程度和目標微波后向散射系數保持程度兩個層次，包含的指標有等效視數、信號雜渡比、回波輻射度損失、均值偏差、空間分辨率損失和峰值旁瓣比偏差六項

標簽： SAR 模型極化合成孔徑雷達

上傳時間： 2014-01-19

上傳用戶：lxm
ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Li

ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Linkage (or Maximum Method, Furthest Neighbor) Average Linkage (UPGMA) Weighted Average Linkage (WPGMA) Mean Proximity Centroid (UPGMC) Median (WPGMC) Increase in Sum of Squares (Ward s Method) Sum of Squares Flexible (ß space distortion parameter) Density (or k-linkage, density-seeking mode analysis)

標簽： ClustanGraphics Complete Neighbor Linkage

上傳時間： 2014-01-02

上傳用戶：003030
統計模式識別算法包

統計模式識別算法包，包括線性分類算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分類等多種常用的模式識別算法。

標簽： 模式識別算法

上傳時間： 2016-11-06

上傳用戶：stella2015
自由始端和終端的動態規劃,求指標函數最小值的逆序算法遞歸％計算程序。x是狀態變量

自由始端和終端的動態規劃,求指標函數最小值的逆序算法遞歸％計算程序。x是狀態變量，一列代表一個階段狀態；M-函數％ DecisFun(k,x)由階段k的狀態變量x求出相應的允許決策變量％ M-函數ObjFun(k,x,u)是階段指標函數，M-函數TransFun(k,x,u) ％是狀態轉移函數,其中x是階段k的某狀態變量，u是相應的決策變量；％輸出p_opt由4列構成，p_opt=[序號組最優策略組最優軌線組％指標函數值組]；fval是一個列向量，各元素分別表示p_opt各％最優策略組對應始端狀態x的最優函數值；％

標簽： 動態規劃函數指標變量

上傳時間： 2016-12-20

上傳用戶：wangzhen1990

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