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模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富。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C,本算法用了几十个随机点的聚类来简单的阐述C++算法的基本原理,

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语音低速率编码器，美国军用标准，MELP，源代码是C语言版本，编译后可直接运行，里面有一个编码器和一个解码器。该编码器是开源的，原始文件有一个小错误，这里已经做了修改，可直接编译通过。

Fortran 90

这是一种图像细化算法，是zhang快速并行算法

嗨，这是MOEAD代码Contious优化问题，它是用于多目标，不断优化和此工作分解的原则，它用来找出2个以上目标，不断优化和此代码是没有约束的实现。

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