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自适应模糊C均值聚类
- 提供一种改进的模糊C均值聚类算法，该算法可以更好的提高聚类的精度
DeepLearning-master
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
iToolbox
- 选择偏最小二乘的最佳区间，提高预测精度，减小计算量-interval least Least Squares to reduce the computational work while keeping higher predictive accuracy
FCCI
- 模糊联合聚类，可以同时对样本和样本属性进行模糊化，提高算法精度。-fuzzy co-clustering approcah in whitch both the objects and the features
fengqunsuanfaPID
- 针对工业控制中常用的PID控制器参数整定困难的问题,提出一种基于人工蜂群算法的参数整定方法。将PID控制器待整定参数看作蜜源,利用蜂群特有的角色转变机制搜索优质的参数组合 选取绝对误差矩积分性能指标作为参数寻优的目标函数。仿真实验结果表明,所采用的算法能够提高控制系统的动态性能,增强系统的快速性和稳定性,适用于PID控制器的自整定。 -For industrial control commonly used in PID controller tuning difficult problem
ProcessData
- 以数据分割为中心进行探讨对数据进行分割，可缩小待访问数据对象的范围或磁盘空间，提高检索性能，把分割后的数据放到不同的磁盘上，提高数据库并行访问的能力-To split the data into the data center to explore split, the data object to be accessed can be reduced scope or disk space to improve the retri performance, the data is divid
AprioriMain
- Apriory算法是数据挖掘中常用的挖掘初始数据的算法，传统的apriory算法在大数据的情况下实现效率很低，我通过java中的hash结构进行了改进，将效率提高。-Apriory data mining algorithms commonly used in the initial data mining algorithms, the traditional apriory inefficient algorithm in the case of large data, I have bee
semi-supervised-cluster-algorithm
- 半监督聚类是利用少量的标记数据提高聚类算法的性能，文中综述了半监督聚类算法的若干进展-Semi supervised clustering is a method to improve the performance of clustering algorithm by using a small amount of labeled data,Some advances about semi supervised clustering algorithms are reviewed in thi
K-LDA
- KFDA是FDA进行首先投影到核空间，然后进行判别分析，核技巧提高了算法的可行性。-KFDA said the FDA is first projection in kernel space, and then the discriminant analysis, nuclear techniques to improve the feasibility of the algorithm.
SVD.m
- 利用SVD实现item-based CF: 优点： 简化数据，去除噪声，提高算法的结果 缺点： 数据的转换可能难以理解 适用数据类型： 数值型数据(Svd decomposition plays an important role in the decomposition of eigenvalues of high-dimensional data, while using low-dimensional data for approximate approximation)
IDRNIRI
- 随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来,本()
gyjnvw
- 快速求得整数乘法逆元的算法,对于提高加密算法的运算效率有帮助()
基于c#的学生管理系统
- 该项目是基于c#开发的一款学生管理系统，在系统中应用了很多第三方插件元素，可以作为入门学生使用，在系统中功能完善还有待提高，欢迎指导。
PCA算法
- 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
KPCA算法
- 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
LPP算法
- 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.