聚类算法全集以及内附数据集，可以方便使用。

附有多个典型的聚类算法，可执行文件全集。-with more typical clustering algorithm, The Complete Works of executable files.

二: 普通计算器的设计说明: 1 普通计算器的主要功能(普通计算与逆波兰计算): 1.1主要功能: 包括 a普通加减乘除运算及带括号的运算 b各类三角与反三角运算（可实现角度与弧度的切换） c逻辑运算， d阶乘与分解质因数等 e各种复杂物理常数的记忆功能 f对运算过程的中间变量及上一次运算结果的储存. G 定积分计算器（只要输入表达式以及上下限就能将积分结果输出） H 可编程计算器（只要输入带变量的表达式后，再输入相应的变量的值就能得到相应的结果） I 二进制及八进制的计算器 j十六进制转化为十进制的功能。 *k (附带各种进制间的转化器)。 L帮助与阶乘等附属功能-Calculator

介绍了有关最小生成树prim的生成途径以及程序具体设计-Describes the generation of the minimum spanning tree prim specific design of channels and programs

这个代码可以直接运行，能够在较快的时间内完成a e mod m 的运算，并且拥有图形化的界面。使用起来十分方便。

应用背景混沌具有随机性、遍历性、规律性——混沌具有丰富的时空动态，系统动态的演变可导致吸引子的转移等特点，使得混沌成为一种新型的优化技术，并得到广泛重视。关键技术首先，基于确定性迭代式产生的遍历性轨道对整个解空间进行考察。其次，以第一阶段得到的结果为中心，通过附加小幅度的扰动进一步进行局部区域内的细搜索，直至算法终止准则满足。

C4.5的简化版本是一个决策树的算法-C4.5 is a simplified version of the Decision Tree Algorithm

针对Anderson教材第七章相关章节（7.3&7.4）书写的Fortran程序，和书本上的结果进行了对比，程序运行正确。使用最新的Fortran语法书写，方便阅读；

文件包含最速下降算法，最小二乘算法，霍夫曼编码-File contains the steepest descent algorithm, least-squares algorithm, Huffman coding

BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如：①、学习收敛速度太慢；②、不能保证收敛到全局最小点；③、网络结构不易确定。

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