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如何求K类均值，从给出的多维矩阵中可以求得K类动态均值，-How to order K-type mean, from the given multi-dimensional matrix can be obtained in the K-means type of dynamic,

这个是使用Matlab实现ID3决策树的源代码，注释的非常清楚。选择了三组数据。非常容易懂。

比较实用的室内定位算法代码。有详细说明。-Practical indoor positioning algorithm code. There are described in detail.

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

自己编的，使用kmeans对网络节点进行划分，尽可能使路径最短，从而使无线网络收集点移动的距离最短

应用背景This application is to focus on the numerical methods in Computational Fluid Mechanics, dealing with aeronautics, hydraulics, heat and mass transfer etc. We konw fluids have the ability to transport matter and its propertities as well as transmit force, therefore fluid mechanics is a subject that is particularly open to cross fertilization with other sciences and disciplines of engineering. The subject of fluid mechanics will be highly relevant in domains such as chemical,metallurgical, biological and ecological engineering.关键技术 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) algrithm is the principal numerical method to numerical simulate incompressible fluid flow, it can remove the difficults of fake pressure disturbance and neglecting specific pressure equation for incompressible fluid flow successful. The main thoughts and steps of SIMPLE algorithm are given in this application. The single-phase loc

单纯型法，主要用于规划-simplex method, used mainly for planning

资源描述从文件中读取每一行字符串存入向量中 统计一项备选集支持度 生成一项频繁集 生成二项频繁项备选集 生成高项频繁项备选集 统计备选集支持度 生成高项频繁集 生成所有项频繁集 输出一项频繁集到文件中 输出高项频繁集到文件中

本项目用来索引网站页面作为静态内容并创建网站地图的列表。如何使用： 只是将该文件添加在您的服务器和调用在浏览器中，它将创建一个页面中包含所有的数据，直到五级深的整个网站中的静态代码

蚁群聚类算法是人们对蚂蚁堆形成原理进行研究而产生的一种群体智能算法。LF蚁群聚类算法的主要思想是：将待聚类的数据对象随机放置在一个二维区域中，人工蚂蚁在二维区域内随机移动，每只蚂蚁根据数据对象与局部环境的相似程度，决定捡起或放下该数据对象的概率，相似程度越高捡起的概率越小，放下的概率越小，蚂蚁的移动使得它与其邻域内的邻居相互影响、相互作用，经过一定代数的迭代后，蚁群联合行动导致属于同一类别的对象在同一个空间区域聚集在一起，实现自组织的聚类过程。