自己编写代码实现了kmeans算法，输入变量 data 为 N 行 m 列，每一行为一个数据点，num 表示聚类数目；输出变量 label 为 N 行 1 列， 表示对应的数据点属于哪一类。
上传时间： 2016-05-31
上传用户：lmeeworm
对[1]的matlab实现，有所改动，在计算新的点是否属于平面时用点到平面的距离替换MSE，亲测精度不变计算时间大大减少。 referenece [1]Junhao Xiao, Jianhua Zhang and Jianwei Zhang，'Fast Plane Detection for SLAM from Noisy Range Images in Both Structured and Unstructured Environments',IEEE International Conference on Mechatronics & Automation,2011:1768-1773
上传时间： 2016-06-01
上传用户：李先生的大香港
最小生成树之kruskal算法。针对给定的无向带权图，kruskal算法构造最小生成树的思想：kruskal算法总共选择n- 1条边，（共n个点）所使用的贪心准则是：从剩下的边中选择一条不会产生的环路具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。kruskal算法分e 步，其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边，每次考虑一条边。当考虑某条边时，若将其加入到已选边的集合中会出现环路，则将其抛弃，否则，将它选入。
上传时间： 2016-10-23
上传用户：jsw1010
1024点快速傅里叶变换C程序。。。。。。。。。。。。
上传时间： 2017-02-07
上传用户：Mr.HWang
一种新的免疫算法，以及他的应用，可以很好地学习该算法原理以及找到论文的创新点
上传时间： 2017-03-10
上传用户：火颖闪耀
论文首先对基本定位算法如基于小区编号、接收信号场 强、到达时间到达时间差、到达角度、混合定 位方法等的原理，误差消除及处理，还有与混合定位方法相关的数据 融合技术进行了简单介绍。随后分析介绍了国内外最新的定位算法及 优化点，如约束极小化定位算法、基于向量机的模式识别定位 算法和指纹定位算法等，优化点有在基于指纹定位方法的基础上考虑 马尔科夫模型，方法基础上考虑功率加权算法，滤波方面考虑滑 动窗技术等。
上传时间： 2017-03-15
上传用户：rocket1122
采用RDA算法仿真了一个点目标成像，参数在注释中有描述。
上传时间： 2017-04-12
上传用户：chestnut
取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用最短路径算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。
上传时间： 2017-05-05
上传用户：tttt123
对数据进行256个点的FFT降噪，通过软件Audacity看到降噪效果明显
上传时间： 2017-06-29
上传用户：q313149369
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
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