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实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。(achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n will be assigned to target K to 000 category, making target category of the similarity between the largest category of the similarity between the smallest. Disadvantages : class size have no great difference for dirty data is very sensitive. Improved algorithms : k-medoids methods. Here a selection of objects called mediod to replace the center of the above, the logo on a medoid this category. Steps : 1, arbitrary selection of objects as K medoids (O1, O2, Ok ... ... Oi). Following is a cycle : 2, the remaining targets assigned to each category (in accordance with the closest medoid principle); 3, for each category (Oi), the order of selection of a Or, calculated Oi Or replace the consumption-E (Or))

汽车行驶工况识别S函数的M文件，根据车速和加速度判断汽车当前行驶的工况。(drive cycle identify)

这是个关于瑞利信道仿真的程序，请高手指点(This is a letter of Rayleigh Road simulation program, the guidance of a master)

matlab悬置系统频率与解耦率计算程序(matlab mounting system frequency decoupling rate)

风功率预测控制 模型预测控制；状态空间；预测控制算法(Wind power prediction control model predictive control state space predictive control algorithm)

主要为数据分析和统计，通过matlab代码，用MATLAB实现的压缩传感，毕业设计有用，虚拟力的无线传感网络覆盖，LDPC码的完整的编译码。( Mainly for data analysis and statistics, By matlab code, Using MATLAB compressed sensing, Graduation useful Virtual power wireless sensor network coverage, Complete codec LDPC code.)

说明：  用选主元的Gauss-Jordan方法计算矩阵的逆矩阵 matlab(With pivoting Gauss-Jordan method of inverse matrix matlab)

本程序可实现ARMA的仿真结束估计，用matlab编写(This procedure enables the simulation end of the ARMA estimates prepared using matlab)

聚类分析中的划分聚类算法的k-means算法（随机选取矩阵数据）(Partition clustering algorithm in clustering analysis of k- means algorithm (random matrix data))

lms algorithm and comparison between lms and rls algoritms of non linear channel equalization