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本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 (Introduction to Data Mining Instructor’s Solution )

基于MATLAB的图像处理的各种操作源码(MATLAB image processing based on various operating source )

dct2的编程实现，用来压缩灰度图像，需要修改输入的图像名，保持和程序里的名称一致(dct2' s programming is used to compress grayscale images, need to modify the input image name, the name of maintaining and procedures where the same)

说明：  一个MATLAB程序，附有数据和详细计算过程，自回归模型到分析过程，下载看看就知道了(A MATLAB program, with data and detailed calculation process, since the regression model to the analysis process, download to see if the know)

说明：  基于 MATLAB 的时域信号采样及频谱分析。(spetrum ansys)

一个测试播放 DivX编码的数据影像的Project。 (a test broadcast DivX encoded video data Project.)

LEACH matlab编写LEACH matlab编写LEACH matlab编写(LEACH matlab prepared LEACH matlab prepared LEACH matlab prepared)

绘制函数的等值线，数值优化书关于约束最优化中实例(Drawing the contours of the function, numerical optimization in the book examples of constrained optimization)

用MATLAB编写的离散模糊控制程序，结合本程序，我相信能能更快更好的理解模糊控制算法。算法在MATLAB Version: 7.14.0.739 (R2012a)运行无误。 function [FCU_T1,FCU_T2,FCU_T3,FCU_T4]=fuzzy_table(Me,Mec,Mu,UC) Me 隶属度表1 Mec 隶属度表2 Mu 隶属度表3 UC 模糊规则 FCU_T1 重心加权法，输出精确值 FCU_T2 重心加权法，输出离散值 FCU_T3 重心加权法（对隶属度平方），输出离散值 FCU_T4 最大隶属度法 function [R,n,nE,nEC,nU,nfe,nfec,nfu]=fuzzy_relation(Me,Mec,Mu,UC) Me 隶属度表1 Mec 隶属度表2 Mu 隶属度表3 UC 模糊规则 R 表示全体规则构成的模糊关系 n=nfe×nfec nE 模糊变量E的语言值个数 nEC 表示模糊变量EC的语言值个数 nU 表示模糊变量U的语言值个数 nfe 表示E的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} nfec 表示EC的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} nfu 表示U的等级量个数,示例1中其论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7} Me 表示E的隶属度表 Mec 表示EC的隶属度表 Mu表示U的隶属度表 UC表示规则表(fuzzy control algorithm（matlab program）)

MATLAB中FFT的使用方法 调用FFT的函数直接通过MATLAB实现(To use MATLAB in FFT FFT of the function calls directly through MATLAB Implementation)