模糊C均值聚类算法C#

在数值计算中，一般的牛顿迭代法得到的数值具有截断误差，因此，用VB编写的可是实现任意精度的圆周率的计算程序-in numerical calculation, the general Newton iterative numerical method with the truncation error, therefore, prepared by the VB But to achieve any degree of accuracy the circumference of the rate calculation procedures

常用算法的C程序。主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。-Commonly used algorithm of C procedures. Include polynomial terms, complex computation, random number generation, matrix operations, matrix eigenvalue and eigenvector calculations, linear algebra equations, nonlinear equations with the equations, interpolation and approximation, numerical integration, solving ordinary differential equations, data processing, for solving extremum problems, mathematical transformation and filtering, the calculation of special functions, sorting and search.

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应用背景本代码主要实现搜索引擎的几个评估准则，包括NDCG@K、DCG@K、P@K、RR@K、ERR@K这五类评估准则的实现，这代码主要是根据RankLib中的评估准则代码以scala的形似展现出来，相对于RankLib中的 评估代码而言，本代码短小，可读性强，可移植性大，关键技术本文使用 的scala实现，对NDCG@K、DCG@K、P@K、RR@K、ERR@K这五类评估准则的实现，跟RankLib中的评估公式保持一致

最小二乘法圆拟合，用于图像处理，比较复杂，请耐心看完，也可直接使用-least square error (LSE) circle fitting, applicable to image processing, a little complicated, can be used directly

用幂法求矩阵的特征值，求出来的是矩阵最大的特征和对应的特征向量。-method for using the power of the matrix eigenvalue, seeking the Matrix is the biggest character and the corresponding eigenvector.

//=== === === === === === ===== //函数说明 //函数名称：Correlation //函数功能：计算最小二乘法拟合的多项式的相关系数 //使用方法：int M------拟合多项式的项数（已知条件） // double *b---拟合曲线的系数,按升次排列（已知条件） // double *x---结点x轴数据（已知条件） // double *y---结点y轴数据（已知条件） // double *Yg--结点估计值，与*y相对应，个数为m（过程变量） // int m------结点个数（已知条件） //注意事项：多项式阶数最高为10,多项式的形式为 y = b0 + b1*(x-Xavr)... -//=== === === === === === === === === === === =====// Function that// function name: Correlation// Function: Calculation of the polynomial least squares fitting correlation coefficient// Usage: int M------ polynomial fitting the number of (known conditions)// double* b-- Fitting curve coefficient, or times by arrangement (known conditions)// double* x--- node x-axis data (known conditions)// double* y--- node y-axis data (already known conditions)// double* Yg- the estimated value of node, and* y correspond to the number for m (process variables)// int m------ node number (known conditions)// Note: polynomial order up to 10, the polynomial

基于光纤分布式马赫-曾德干涉仪的3*3耦合器解调算法，这种基于对称3×3 耦合器解调方法，该种解调法对于微、强振动两种信号都适用，这是由于该解调法解调出来的结果不仅准确，而且快速，其动态范围也是很大的。

这个问题域前面的问题一样，这里我们另外允许

particle filter using SIR