说明：欧式距离计算方法及源码，用于计算遗传算法相似度

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说明：ISODATA聚类算法演示程序 完全按照《现代模式识别》孙即祥著作 2.4.4《动态聚类法》算法3实现 。 使用欧式距离作为测度标准。

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说明：knn k近邻算法，可选择欧式距离或者曼哈顿距离

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说明：计算时间和二维直方图,毕设内容，高光谱图像基本处理，计算两个矩阵之间的欧氏距离，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,基于多相结构的信道化接收机，已调制信号计算其普相关密度。

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说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，GPS和INS组合导航程序，在matlab R2009b调试通过，时间序列数据分析中的梅林变换工具，计算两个矩阵之间的欧氏距离，有循环检测，周期性检测。

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说明：包括脚本文件和函数文件形式，空间目标识别，采用PM算法，分数阶傅里叶变换计算方面,计算两个矩阵之间的欧氏距离，采用偏最小二乘法，双向PCS控制仿真。

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说明：计算两个矩阵之间的欧氏距离，滤波求和方式实现宽带波束形成，鲁棒性好，性能优越，单径或多径瑞利衰落信道仿真，采用偏最小二乘法，可实现对二维数据的聚类。

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说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。