对等点聚类

本程序基于MFC解算坐标转换的三个参数（旋转参数，平移参数，缩放参数），对研究三维坐标转换可以看一下。

人工神经网络的c++实现源码,含实现神经网络层的类,神经网络的类,中文详细注释, 并含有使用示例,学习神经网络的好源码-Artificial neural network c++ implementation source code, including achieve the type of neural network layer, the type of neural network, a detailed English notes, and contain the use of examples of good learning neural network source code 

3D-FDTD垂直双阵子程序，可以调整阵子半径。以达到设计一定方向图的目的。-3D-FDTD vertical-stream procedures can be adjusted stream radius. Designed to achieve certain objectives in the direction of the map.

区域生长算法分割彩色图片，使用时只需要更改主程序（HaralickGrowingAlgorithm.m）中的图片路径即可使用，属于Matlab程序，压缩文件中含有原始图片

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。

对雷达数据处理的单目标，多传感器的matlab源程序，简单的卡尔曼滤波算法，初学的朋友们可以看看

计算序列的DFT的快速算法-DFT calculated sequence of the fast algorithm

由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。-by uniform distribution of random variables generate normal random variable algorithm.

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我们介绍了图形着色和应用程序在以前的帖子。正如在前面的文章中讨论，广泛用于图形着色。不幸的是，有没有高效的算法供图着色与颜色的最小数目，由于问题是一个已知的NP 完全问题。有近似算法虽然解决这个问题。以下是基本的贪婪算法来指定颜色。它并不能保证使用最低的颜色，但它保证颜色的数量上限。更多 d + 1 颜色的基本算法从不使用其中 d 是给定的图形中的一个顶点的最大程度。