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minimize
- 根据原子坐标，得到距离圆心最近的一些点，具体距离多少可以自己确定-According to atomic coordinates, to get some points from the center recently, many of them can themselves determine the specific distance
knn-code
- 给定一个样本集exset，样本数为M，每个样本点是N维向量，对于给定目标点d，d也为N维向量，要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)-knn code c++
KDTreeTest
- 这是一个名为kdtree的数据结构源码，用来划分高维空间，并且查找最近的点-this source code is a kind of structure to split the space of multi-dimension, which is named kdtree. And you can use it to compute the nearest point in the database.
apcluster
- AP聚类算法：Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。-Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离) 也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的
circ_dw
- 相控阵天线阵列的密度加权matlab程序代码。 运行gui.m文件 lmax.m和lmin.mLinear_func.m最后几行被调用，放在和Linear_func.m路径相同的文件夹下即可 运行后command window里第一条分割线上面是第一幅图的几个值，第二条分割线上面是第二幅图的几个值。其中，peak_first是数值最大的峰值，peak_second是数值第二大的峰值(第一旁瓣)，theta_var是与 peak_first最近的左右两个谷值横坐标的距离。
fcm
- fcm 聚类两个k近邻算法，k近邻的非正式描述，就是给定一个样本集exset，样本数为M，每个样本点是N维向量，对于给定目标点d，d也为N维向量，要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)，当k=1时，knn问题就变成了最近邻问-fcm cluster
BruteForceClosePoints
- 蛮力法解决最近对问题， 随机生成5个点，然后求出距离最近的一对-The brute force method to solve the problem, randomly generated five points, then find the distance of a pair of
1
- 在坐标系中取点，然后根据取得点插值，得到插值的数据后续使用。实现效果如下，第一张为原图，在原图上左键点击鼠标往坐标系中添加点，单击回车，据选取的点采用三次样条插值方法插值。还有如下功能，1键---删除上一个点，2键---删除所有点，3键---删除插值结果，左键按下后移动可以选择点的位置，右键按下后会自动找到最近的点然后移动此点。
Kjunzhi
- 数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。-In data mining, k- Means algorithm is a kind of cluster analysis algorithm, the main is to calculate the data aggregation algorithm, mainly through constantly take the seed
ClosePoint
- 给出若干一维点火二维点，找出距离最近的两个点-Several one-dimensional ignition given two-dimensional point, find the nearest two points
knnsearch
- 寻找距离某一点最近的几个点，返回对应的点的位置及距离该点的距离-Find a few points closest to a given point , returns the corresponding location of the point and the distance from the point
closestPair
- 源程序实现最近匹配算法，从众多点中找到一对举例最近的点。-Look for the closest pair
main
- 设置在mxn的棋盘上，来回走路，走到最近的边角点就输出yes，否则(即不存在这样的走法)输出no。属于一道简单的模拟算法题目- 文言文 西班牙语 英语 粤语 中文 ON划词翻译ON实时翻译 Set back and forth to walk in the mxn chessboard,, go to the nearest corner point on the output of yes, otherwise (i.e., there is no such move) ou
matlab1
- 如果建立n个乘车点，为使各区人员到最近乘车点的距离最小，建立模型，并分别给出 3，4时的结果。-If you create n-ride point, for the ride from the nearest point of the district staff to a minimum, model building, and the results are given at 3,4.
pegasis_bo
- 该协议是LEACH的改进，思想是：为了延长网络的生命周期，节点只需要和她们最近的邻居之间进行通信。节点与汇聚点间的通信过程是轮流进行的，当所有节点都与汇聚点通信后，节点间再进行新一回合的轮流进行的。由于这种轮流通信机制使得能量消耗能够统一的分布到每个节点上，因此降低了整个传输所需要消耗的能量。-The agreement is LEACH improvement idea is: To prolong the network lifetime, and between nodes only ne
GUI无线定位
- 基于GUI的无线定位,图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI）是指采用图形方式显示的计算机操作用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。然而这接口若要通过在显示屏的特定位置，以“各种美观、而不单调的视觉信息”提示用户“状态的改变”，势必得比简单的文字信息呈现，花上更多的计算能力，计算“要改变显示屏哪些光点，变成哪些颜色”。 无线传感器网络目标定位方式主要如下： (1)主动模式 基于距离的定位：测量节点间距
KMeans
- K-均值聚类算法，属于无监督机器学习算法，发现给定数据集的k个簇的算法。 首先，随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，为每个点找距其最近的质心， 将其分配给该质心对应的簇，更新每一个簇的质心，直到质心不在变化。 K-均值聚类算法一个优点是k是用户自定义的参数，用户并不知道是否好，与此同时，K-均值算法收敛但是聚类效果差， 由于算法收敛到了局部最小值，而非全局最小值。 K-均值聚类算法的一个变形是二分K-均值聚类算法，该算法首先将所有点作为一个簇，然
getTheRightPosition
- 需要在一个N × M的网格中建立一个通讯基站，通讯基站仅必须建立在格点上。 网格中有A个用户，每个用户的通讯代价是用户到基站欧几里得距离的平方。 网格中还有B个通讯公司，维护基站的代价是基站到最近的一个通讯公司的路程（路程定义为曼哈顿距离）。 在网格中建立基站的总代价是用户通讯代价的总和加上维护基站的代价，最小总代价。-The need to establish a communications base in an N × M grid, communicatio
Cluster_K-means
- k中心算法的基本过程是:首先为每个簇随意选择一个代表对象，剩余的对象根据其与每个代表对象的距离（此处距离不一定是欧氏距离，也可能是曼哈顿距离）分配给最近的代表对象所代表的簇；然后反复用非代表对象来代替代表对象，以优化聚类质量。聚类质量用一个代价函数来表示。当一个中心点被某个非中心点替代时，除了未被替换的中心点外，其余各点被重新分配。-The basic process k center algorithm is: First free to choose a delegate object fo
KNN
- 实现一个knn 分类器。 使用欧氏距离作为度量距离 使用’my_order.m’函数脚本获得某个点最近的K 个邻居 使用’my_classify.m’函数脚本获得点的类型。 给定参数k，就可以调用这两个函数完成knn 分类器功能。 -Achieve a knn classifier. Using Euclidean distance as a measure of distance using the my_order.m function scr ipt to ge