说明：到达过程是的泊松过程，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,在matlab R2009b调试通过，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述。

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说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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说明：改进的浸出、 改进的低层次自适应群集改进的浸、 改进的低能量自适应群集层次结构改进的能源利奇，改善的低能量自适应群集层次结构 改进的浸出、 改进的低能量自适应群集层次结构改进的浸出、 改善低能量自适应群集层次结构 改进的浸、 改善低能量自适应群集层次结构

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说明：所提出的方法的目标是群集Ñ定点数为K群集，所以，在同一组中的对象之间的相似性是高而在不同的组中的对象之间的相似性是低。点相似性是通过投票措施，考虑到该点定义距离。使用表决制剂，聚类的问题减少到最大化的同一个群集的点之间票数的总和。它认为，基于投票最大化导致集群具有优势有关群集的紧凑，工作，以及为群集...

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：LEACH是一个分层的协议，其中多数节点发送到簇头，簇头聚集和压缩的数据，并将其转发到基站（接收器）。 每个节点使用随机算法在每一轮以确定它是否将成为簇头，在这一轮。 LEACH假定每个节点具有强大到足以 直接到达基站或最近的簇头的无线电，但是，使用这种无线电以全功率的所有时间将浪费能量。 ...

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说明：其为群集群集一组无监督数据的代码... 限于仅 3 群集，但已经在着手为多维数组

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说明：典型的无线传感器路由协议网络是低能量自适应聚类层次结构(Leach 协议） 协议，它使用自组织和动态群集的形成，所以它有一个问题，更多或更少的群集标头可能有坏的影响，在网络上。这篇文章将讨论可以通过优化网络的质量控制中的 LEACH 协议簇头数目通过 NS2 仿真，然后说明该设置最优群集头可以降低能...

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说明：粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。

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说明：聚类分析的目的是将一组给定的数据分成子集，这样这些子集代表数据本身的某些相似之处。人类的眼睛立刻认识到两个几何形状、 两个半-月亮，并能够将数据划分为两个群集，在那里在同一点群集属于同一半月形。然而，一般来说，和特别是来自现实世界的问题的数据，是不可能只是看看数据，所以我们需要依靠算法来做到这一点。

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