本文于cloud.tencent.com，介绍了典型算法，CLIQUE聚类算法，WaveCluster算法，WaveCluster聚类算法等。俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法，网格方法可以有

此文件夹中的 Matlab 代码通过快速高斯网格实现 1D-3D NUFFT。 卷积循环被编写为 C 程序，可从 Matlab 命令提示符编译为 mex 文件。 关于代码的更多数学细节可以在 L. Greengard 和 J. Lee 的“加速非均匀快速傅立叶变换”，SIAM 评论，卷。 46，第 3 期，第 443-454 页。 我已经包含了三个示例脚本（fgg_1D_experiment.m 等），它们创建了一个简单的 1D/2D/3D 图像并将 DFT 与 Type-I NUFFT（从非均匀数据到均匀图像网格的 DFT）进行了比较。 图像数据通过伴随算子转换回数据域（Type-II NUFFT——均匀网格 DFT 到非均匀数据位置——用 IFFT 而不是 FFT 实现）并再次返回图像域以证明数值精度. 此代码不包括 Type-III 变换（非均匀-->非均匀），但可以通过结合此处

利用umeshmotion实现网格移动程序示例

分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别.pdf

Grid_Cell_simulation 基于在圆形环境中的啮齿动物随机游走和连接的特定学习算法来模拟网格单元模型，其中头向网络和place_cell网络通过另一个具有随机初始连接的网络连接，然后看起来像网格细胞一样容易接受模拟中的字段。 模拟基于亚历山德罗·特雷夫斯（Alessandro Treves）在此链接中发表的一篇论文： ： 仿真是使用Java语言完成的，结果经过了处理并使用Matlab进行了查看，在此仓库中，我将这两个代码都视为私有。 这是模型产生的样本数据，是塑造网格单元的神经元的接受场。 接收场和自相关图如下所示： 输入图像：

中国10年平均水热条件变化公里网格数据集（1951-2010）是指中国近60年（1951-2010年）每10年（1951-1960，1961-1970，1971-1980，1981-1990，1991-2000，2001-2010）平均的年平均气温、年降水量、最热月平均气温、最冷月平均气温和年0℃积温的1公里空间分辨率的数据集。该数据集是在中国气象科学数据共享服务网提供的1951-2010年中国824个气象站点日平均气温和日降水量观测资料基础上，经过三步处理完成的。首先，根据站点日平均气温计算出年平均气温、年0℃积温、年最热和最冷月平均气温，依据日降水量计算出年降水量；然后，按照年代分成6期得到每10年的站点平均值；最后，应用普通克里格模型进行空间插值，得到10年平均的水热条件变化公里网格数据集。

中国10年平均水热条件变化公里网格数据集（1951-2010）是指中国近60年（1951-2010年）每10年（1951-1960，1961-1970，1971-1980，1981-1990，1991-2000，2001-2010）平均的年平均气温、年降水量、最热月平均气温、最冷月平均气温和年0℃积温的1公里空间分辨率的数据集。该数据集是在中国气象科学数据共享服务网提供的1951-2010年中国824个气象站点日平均气温和日降水量观测资料基础上，经过三步处理完成的。首先，根据站点日平均气温计算出年平均气温、年0℃积温、年最热和最冷月平均气温，依据日降水量计算出年降水量；然后，按照年代分成6期得到每10年的站点平均值；最后，应用普通克里格模型进行空间插值，得到10年平均的水热条件变化公里网格数据集。

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