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PCA_NN
- PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的
yes
- 完成统计聚点个数的算法步骤 用一维数组记录各个聚点的象素点数 用快速排序方法对数组排序 按计算平均象素点数 在外存中用文件的形式保存所有数据 -complete statistics accumulation of the number of steps algorithm dimensional array with a record of each meeting point of the pixel points rapid sequencing methods u
vfdt
- 此算法是数据挖掘中的聚类算法，很经典，是一种基于统计思想的聚类算法
tfidfshiyan
- tfidf算法源码，实现、验证，附试验报告文档。这是web数据挖掘课程的大作业。我们实现了对文档中出现的每个词统计，有计算词频，权值，排序功能。
C语言实战105例
- C语言实战105例 第1部分 基础篇 实例1 一个价值“三天”的BUG 2 实例2 灵活使用递增(递减)操作符 5 实例3 算术运算符计算器 7 实例4 逻辑运算符计算器 9 实例5 IP地址解析 11 实例6 用if…else语句解决奖金发放问题 13 实例7 用for循环模拟自由落体 16 实例8 用while语句求n！ 19 实例9 模拟银行常用打印程序 22 实例10 使用一维数组统计选票 26 实例11 使用二维数组统计学生成绩 29 实例12 简单的计算器
WL40987330 C语言算法集
- 目录 第一部分 基础篇 001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010&
Collective_Intelligence
- <Programming Collective Intelligence>是《集体智慧编程》的原版，主要讲解了WEB2.0的一些数据统计和分析的算法，结合网络上的数据挖掘，全部用PYTHON实现，是一本不可多得的PYTHON学习书籍，绝对值得一看！-<Programming Collective Intelligence> Is " the collective wisdom of programming," the original, mainly o
Markov
- 利用Markov算法根据原始文本的统计规律生成随机文本，利用容器vector, map实现。包含详细的注释和测试数据-The use of Markov algorithm based on the statistical laws of the original text to generate a random text, and the use of container vector, map to achieve. Contains detailed notes and test dat
ExperimenterTutorial-3.5.3
- WEAK 开发环境简介，介绍了WEKAWeka 试验（Experiment）环境可以让用户创建，运行，修改和分析算法试验，这会比单独的处理 各个算法更加方便。例如，用户可创建一次试验，在一系列数据集上运行多个算法（schemes），然后 2 分析结果以判断是否某个算法比其他算法（在统计意义下）更好。 可以通过Simple CLI 在命令行的方式下运行试验环境。例如，在CLI 上键入以下命令，将通过一 个基本的训练和测试步骤在Iris 数据集上运行OneR 算法。（注意该命令应
student
- 学生考勤管理系统 考勤信息记录了学生的缺课情况，它包括：缺课日期、第几节课、课程名称、学生姓名、缺课类型（迟到、早退、请假及旷课）。试设计一考勤管理系统，使之能提供以下功能： 1．录入学生的缺课记录； 2．修改某个学生的缺课记录； 3．查询某个学生的缺课情况； 4．统计某段时间内，旷课学生姓名及旷课次数，按旷课次数由多到少排序； 5．统计某段时间内，有学生旷课的课程及旷课人次，按旷课人次由多到少排序； 6．系统以菜单方式工作。 具体要求如下：
numerical-statement
- 数理统计库，包含常用的各种分析算法。 压缩包内包含源码、可执行程序、测试例子、测试数据。-Mathematical Statistics database contains a variety of commonly used algorithms. Archive contains source code, executable, test cases, test data.
Lab1test
- 一个算法小程序：读入一个包含若干个单词的数据文件，统计每个单词出现次数并且按照单词的升序顺序打印，扎到源文件中的重复单词，并每隔一个删除一个重复单词-A algorithm small program: read a contains several words data files, statistics each word number according to the words and in ascending order print, firm in the source file t
input-character-statistics
- C语言实现输入字符统计 实现统计字符的的功能 问题提出： 从键盘读入一段文本，统计其中的英文字母、数字、空格和除此之外的其他字符个数。 问题分析： 由于输入字符的个数不确定，需构建条件循环while((c=getchar())!=EOF)，其中EOF为符号常量，用于表示文本输入结束，在PC机上通过输入Ctrl+Z组合键来输入此字符。所需数据与算法如下。 -C language input character statistics based on statistical c
PL3
- 体彩排列3 和值 简答统计算法 2004001 2004-11-14~2013113 2013-04-30 和值数据-failed to translate
matlab
- 遗传算法用于计算复杂的数据统计以及计算。-genetic algorithmgenetic algorithmgenetic algorithmgenetic algorithmgenetic algorithmgenetic algorithm
2011010963_e4
- THUEE数据与算法实验四： 1、二叉树的所有结点的关键字由文件输入，其中关键字均为一个整数，构造增强二叉搜索树，并统计树的层高，按要求把结果输出到文件中。 2、给定两个增强二叉搜索树P和T，判断从形状上（不考虑结点关键字值）P是否等于T的某个子树，即T是否包含P。（最好对于任意形式二叉树均可实现比较，不仅限于二叉搜索树）-THUEE four experimental data and algorithms: a keyword all nodes by binary file inp
MATLAB-algorithms-assemblies
- matlab常用算法程序集，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值微分、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法，随机数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题、偏微分方程的数值解法、数据统计和分析-matlab commonly used algorithm for assembly, including interpolation, function approximation, eigenvalue calculations, numerical
[muchong.com]MATLAB语言常用算法程序集
- 插值函数逼近数值微分数值积分数据统计分析(The interpolation function approximated the numerical analysis of numerical integration data)
R语言与统计分析-汤银才书上实现程序@@@
- 一些R语言入门的基本知识，可以系统的学习R语言，可以大概了解R语言的结构和数据分析的基本算法(Some basic knowledge of R language entry, you can learn R language systematically, you can probably understand the basic structure of R language and the basic algorithm of data analysis.)
数学建模的29个通用模型及matlab解法
- 第一章 线性规划 第二章 整数规划 第三章 非线性规划 第四章 动态规划 第五章 图与网络 第六章 排队论 第七章 对策论 第八章 层次分析法 第九章 插值与拟合 第十章 数据的统计描述和分析 第十一章 方差分析 第十二章 回归分析(Chapter I linear programming Chapter II integer programming Chapter III nonlinear programming Chapter IV dynamic planning Chapt