leetcode参考源码（java）

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

fastica C++实现,很简单的,很容易看的 

矢量变频源程序，汇编源码。产品级别的，非常值得下载。经过调试，可以使用。

无线传感器网络LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由算法C++源码

应用背景快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。 关键技术FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次分解成一系列的短序列。充分利用DFT计算式中指数因子 所具有的对称性质和周期性质，进而求出这些短序列相应的DFT并进行适当组合，达到删除重复计算，减少乘法运算和简化结构的目的。

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这是SIR微分方程模型对初值问题的求解和作图-This is the SIR model differential equations to solve the problem of initial value and mapping

资源描述Python是一种非常简单的语言，并有一个非常简单的语法。它鼓励程序员编程没有样板（制）的代码。Python中的最简单的指令是“打印”指令，它只打印出一行（也包括换行符，不像C）。有两个主要的Python版本，Python 2和Python 3。Python 2和3是完全不同的。 ；

基于oeo4b的Kriging插值算法/克里格.js工作。插值一组X，Y，Z坐标。

这是在ns2中模拟无线传感路由的算法的一个代码，希望可以帮到大家，里面有详细的中文注解，可以帮助英语不是太好的同学来学习，该代码具体实现了算法的各个步骤，有效的帮助大家学习，祝大家早日学有收成。也希望大家多分享自己的东西，大家共同进步。