使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。
上传时间： 2017-04-07
上传用户：181992417
里面包含很多数值分析的算法，课本上有的算法这里都包含了。
上传时间： 2017-04-07
上传用户：wl9454
重点介绍matlab中与数字信号.数字图象处理和小波分析有关的函数的用法及一些处理方法和算法
上传时间： 2017-04-12
上传用户：refent
关于无线传感器自身定位技术的资料 有相应的算法分析
上传时间： 2017-04-18
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(有源代码)数值分析作业,本文主要包括两个部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三个实验题,第二部分是有关的拓展讨论,包括高阶常微分的求解和边值问题的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab计算的.ODE问题从刚性(STIFFNESS)来看分为非刚性的问题和刚性的问题,刚性问题(如大系数的VDP方程)用通常的方法如ODE45来求解,效率会很低,用ODE15S等,则效率会高多了.而通常的非刚性问题,用ODE45来求解会有很好的效果.从阶次来看可以分为高阶微分方程和一阶常微分方程,高阶的微分方程一般可以化为状态空间(STATE SPACE)的低阶微分方程来求解.从微分方程的性态看来,主要是微分方程式一阶导系数大的时候,步长应该选得响应的小些.或者如果问题的性态不是太好估计的话,用较小的步长是比较好的,此外的话Adams多步法在小步长的时候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是稳定区间要小些.从初值和边值来看,也是显著的不同的.此外对于非线性常微分方程还有打靶法,胞映射方法等.而对于微分方程稳定性的研究,则诸如相平面图等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系类函数外,用simulink等等模块图来求解微分方程也是一种非常不错的方法,甚至是更有优势的方法(在应用的角度来说).
上传时间： 2014-01-05
上传用户：caixiaoxu26
计算机算法设计与分析课后习题答案（电子工业出版社）
上传时间： 2017-04-23
上传用户：leehom61
一个针对DreamMail的密码加密算法的分析以及相应的破解过程
上传时间： 2017-04-23
上传用户：aysyzxzm
通过对算法抢栖过程进行分析, 提出一种基于压缩矩阵的改进算法。该算法通过压缩矩 阵和减少扫描次数来提高挖掘的速度和减少数据库的操作时间的开稍, 有效提高了关联规则的挖 掘效率。并用实例说明该算法是一种有效的关联规则挖掘方法。
上传时间： 2017-04-24
上传用户：AbuGe
模拟退火算法实现、主成分分析实现及线性回归分析等
上传时间： 2014-02-02
上传用户：waizhang
快速排序算法的深入对比分析与改进,难得的好文
上传时间： 2017-04-29
上传用户：邶刖
