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函數(shù)(shù)庫(kù)

1.基于Bayes分類的MATLAB程序 2.遺傳算法求解函數(shù)優(yōu)化 3.基于Matlab的人工免疫算法 4.空間數(shù)據(jù)分析中最常用的是聚類分析(k均值算法代碼) 5.蟻群算法的matlab源碼

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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)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

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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)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

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自由始端和終端的動態(tài)規(guī)劃,求指標(biāo)函數(shù)最小值的逆序算法遞歸％計算程序。x是狀態(tài)變量

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本文展示如何將由資料庫中提取的數(shù)據(jù)以Excel檔的形式編排存檔

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自行implement的k-mean(含fuzzy c mean)

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檔案資料：全球IP地址地理位置數(shù)據(jù)資料庫包包更新日期：2005年05月12日12:51 資料容量：10.4 MB 附　　註： A) IP資料經(jīng)人手花上五小時整理

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改進(jìn)的k-means方法

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k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象

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已知某系統(tǒng)傳遞函數(shù)G

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