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粒子群优化算法 （PSO） 标准测试函数验证过程。M 在文档中，包括目前的文献用来验证的七个标准测试功能 （艾克利），三维动态显示，和过度的粒子浓度时的散射函数

求解线性方程组，各种方法都包括在内，可以直接粘贴使用-solving linear equations, all methods included, can be directly used paste

线性规划中的单纯形法，单纯形法是求解线性规划的最主要方法，程序首先确定初始可行解，如没有找到，则引入人工变量或松弛变量来求解-Of linear programming simplex method, simplex method for solving linear programming are the most important methods, procedures to determine first of all, the initial feasible solution, such as not found, then the introduction of artificial variables or slack variable is used to solve

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不使用递归的快速排序法-Quick sort without using recursive

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用C++编写的拉格朗日插值算法-C Lagrange prepared by the interpolation algorithm

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。-k-means algorithm to accept input k then n data object is divided into k-clustering in order to make available to the cluster to meet: the same objects in clustering high similarity and objects in different clustering the similarity smaller. Cluster similarity is the use of the clustering of objects by means of a