数据挖掘中的聚合层次聚类算法，有完整的注释

BP学习算法具有结构简单、参数可调、可操作性好等优点，虽然BP神经网络是人工神经网络中应用最广泛的算法，但也存在一些缺陷，如学习收敛速度太慢。利用遗传算法对神经网络的网络结构、初始连接权值和阈值选取进行优化。

数值计算方法的程序： 加速迭代 牛顿迭代 Gauss 杜里特尔分解法 克洛特 追赶法 平方根法 改进平方根法 雅可比迭代 高斯 赛德尔迭代 拉格朗日插值法 分段线性插值 分段抛物线插值-Numerical method of procedure: to accelerate the iterative Gauss-Newton iterative decomposition method克洛特Ritter Duri law to catch up with the square root of the square root method to improve the Jacobi iterative method iterative high斯赛德尔piecewise linear Lagrange interpolation interpolation sub-parabolic interpolation

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神经网络是现代智能系统的有力工具。目前，在模式识别、特征映射、聚类、分类等应用中，神经网络是必不可少的组成部分。近几十年来，发展了几种类型的神经网络。反向误差传播、Kohonen特征映射和Hopfield网络是已经发展起来的一些基本网络，并在许多应用中得到了应用。

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