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压缩传感 （CS） 是同时传感和压缩稀疏和可压缩的信号，基于随机维数约简的新方法。要恢复信号从其抗压强度的测量标准 CS 算法寻求风入松信号在一些离散的基础或吻合的框架中。伟大的许多应用程序功能平滑或调制信号频率稀疏，可以建模为一个小数目的正弦波的叠加。不幸的是，这样的信号时，只有稀疏离散傅里叶变换 （DFT） 域中的正弦波频率精确住的 DFT 箱 ； 中心当这并非如此，CS 恢复性能会降低意义明显。在本文中，我们介绍了任意频率稀疏信号的谱 CS （SCS） 恢复框架。主要成分是过采样的 DFT 框架、 密切抑制信号模型间隔的正弦波和经典的正弦信号参数估计算法来自 eld 发光的谱估计。利用周期图法和线谱估计方法 （规格效法 Thomson 利用方法和音乐），我们证明，公务员事务局局长意义明显优于当前先进的 CS 算法基于密度泛函理论，同时提供可证明边界测量稳定恢复所需的数目

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应用背景模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法（FCMA）或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。该代码使用MFC，可直接用于二维坐标点的C均值聚类。关键技术在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息，并且概括出每一类的特点，或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析；并且，聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。

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