mds

k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées. Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype

说明：  amplitude modulation in matlab

matlab源码，利用遗传算法求解30个城市的tsp问题(matlab source code, the use of genetic algorithm to solve 30 problems tsp city)

matlab 例程，很简单的且很容易理解的k-medoids聚类算法源代码(matlab routines, very simple and very easy to understand k-medoids clustering algorithm source code)

direct kinematic of movil robot

dwt based watermarking and enhanced results .............

另一个matlab版本的差分进化算法，跟前面上传的有差别。(A differential evolutionary algorithm coded by matlab)

信号处理MUSIC算法DOA波达方向估计,算法采用均匀圆阵的MUSIC估计( The signal processing algorithm DOA MUSIC DOA estimation algorithm uses uniform circular array MUSIC estimates)

Stability criteria Nyquist plot in Matlab.

admam‘s自适应差值算法的matlab实现(bayer demosaicking algorithm ACPI using matlab. ACPI: adaptive color plane interplotation)