c4.5算法

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。

int main（）

对数组进行排序，冒泡，插入，选择等等。生成随机数-Right array bubble, selection, insertion sort, etc.

一个验证歌德巴赫猜想的小程序- A confirmation praises the script which Bach suspected

基于C++标准模板类库的全文检索算法 -Based on C++ standard template library of full-text search algorithm

基本遗传学习分类系统源程序-basic genetic classification system source

应用背景用正弦条纹进行三维重建，相位解包裹部分用格雷码的二值条纹实现，可以实现精度小于1mm的三维重建。第一次上传源码，谢谢大家支持。关键技术关键技术包括正弦条纹的三维重建原理，格雷码二值条纹相位解包裹原理。之所以没直接用C++的相位解包裹算法是因为手头没有相应的代码，只有matlab的。此次上传也是为了下载c++的相位解包裹代码。

应用背景功能强大的Matlab零相移数字滤波器filtfilt函数的C语言实现。数字信号处理非常有用的哦关键技术滤波器的频率响应由幅度响应和相位响应两部分组成，在信号处理的某些场合中, 希望设计的滤波器的相位响应能够严格为零。那就要用到Matlab的这个函数，这里将Matlab语言翻译了为C语言。主要就是一些矩阵的运算，高等数学的知识

优化设计的程序，包括一位搜索，及无约束搜索方法-Optimal design procedures, including a search, and the unconstrained search method

Sparse1.3 是一个灵活的包子程序中用快速而准确地求解大型稀疏方程组线性方程组的 c + + 写。包是能够处理任意实数和复数方阵联立。除了能够解决线性系统，它也是能够迅速解决换位的系统，找到的决定因素，并估计在系统方程的病态和不稳定的计算中的误差。稀疏还提供了一个测试程序，能读取矩阵方程从一个文件，解决这些问题，并打印有关的方程和其解决方案的有用信息。Sparse1.3 通常是结构的快速或更比其他受欢迎的稀疏矩阵包时解决许多矩阵的相似。稀疏不需要或假定的对称性和能够执行数值数据透视 ing，以避免不必要的错误，在解决方案中。它可以处理它自己的内存分配，允许用户放弃提供足够的内存的麻烦。它也有一个自然、 灵活和高效的界面给调用程序。稀疏最初是在电路模拟器中使用，尤其善于处理节点和修改节点导纳矩阵。在从非线性方程组的牛顿法和整合大刚性系统的常微分方程组的求解大型系统的电路模拟器茎中生成的线性系统。然而，稀疏也是适合作其他用途，其中一个特别解决造成的 par-tial 微分方程的数值解线性方程组的非常大的系统。