kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati

Yii2.0-博客 简介 Yii2.0最新博客系统，入门yii框架的出色案例 系统基于yii2.0.15框架开发，保留框架内部的特性，适合作为二次开发的基础系统，也可以直接拿来构建博客。好的扩展组件（富文本编辑器，图片上传，标签组件等），系统仍在继续扩展新功能，后续会更加注重用户体验，性能也会做相应的调优，请及时关注〜 序号 模块类别 功能模块 开发状态 1个 后台 分类管理 :check_mark: 2个 后台 文章管理 :check_mark: 3 后台 用户管理 :check_mark: 4 后台 标签管理 :check_mark: 5 后台 权限管理 ✘ 6 后台 系统配置 ✘ 7 后台 评论管理 ✘ 8 后台 友情链接 ✘ 9 后台 插件管理 ✘ 10 后台 数据统计 ✘ 欢迎点击加入，有问题随时探讨，共同进步 :thumbs_up:特别感谢： 慕课网 上班偷偷打酱油

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matlab精度检验代码ECE 5775最终项目 基于神经网络的Xilinx Zedboard上具有固定延迟的语音命令识别方法 ，和的项目。 每个文件夹及其内容的说明如下 audio_lab 它包含Xilinx Vivado和SDK项目，以将位流编程到FPGA并配置如何将数据发送到FPGA。 合并的 这包含我们基于Xilinx Vivado HLS对FPGA综合进行的集成测试，该测试基于3种不同的数据类型。 这些基于float数据类型，双精度float数据类型和Xilinx ap_fixed数据类型。 ap_fixed数据类型具有最快的运行时间，但就位宽而言并不是非常优化。 组件 Matlab的 该文件夹包含用于在MATLAB中生成训练和测试数据的所有必需文件。 在文件中查找更多详细信息 神经网络 该文件夹包含三层神经网络实现。 它学习使用前馈网络，然后进行反向传播。 分类输入以随机顺序输入网络。 在每个输入通过网络馈送之后，将检查每个输出神经元的值，并将其与所需的输出进行比较，以获取误差。 该误差通过层之间的所有边缘传播回去，并且权重在“学习”过程中进行调整。 重复该过程，直到达到期

svd算法matlab代码code_WSTNN Matlab代码 张量N管状秩及其低阶张量恢复的凸松弛 Copyright: Yu-Bang Zheng, Ting-Zhu Huang, Xi-Le Zhao, Tai-Xiang Jiang, Teng-Yu Ji, and Tian-Hui Ma 1）。 开始使用 运行以下Demo_LRTC来比较各种方法。 2）。 细节 更多细节可以在[1]中找到。 [1] Y.-B. Zheng, T.-Z. Huang*, X.-L. Zhao, T.-X. Jiang, T.-Y. Ji, and T.-H. Ma, Tensor N-tubal rank and its convex relaxation for low-rank tensor recovery. 比较的低秩张量完成方法如下： 1. HaLRTC [2] Tucker decomposition based method 2. TNN [3] t-SVD based method 3. WSTNN [1] t-SVD based method 比较的张量鲁棒主成分分析方法如

matlab脑电功率谱代码脑电图的网络动力学测度 Rosch等人（2017）随附的代码：健康和癫痫性发展中大脑的网络动力学。 该存储库包含可用于重现分析以识别不同静态EEG模式之间网​​络动态差异的代码。 该代码用于上述手稿，以描述网络动力学异常，该异常表征了两种严重的早期婴儿严重癫痫综合症，即Ohtahara综合征和West综合征/小儿痉挛。 运行代码时，您需要下载并解压缩文件夹，并在ee_housekeeping函数中定义家庭文件夹。 该代码在Matlab上运行（已通过2016b测试），并且需要多个工具箱才能运行： -根据现有傅立叶频谱生成综合时间序列（包含在此回购协议中） -估计二维图像的清晰度（包含在此版本库中） -提供不同的调色板（包含在此仓库中） -在缓慢的计算步骤中轻松可视化进度（包含在此回购中） -对于EEG信号的过滤，此代码依赖于作为标准SPM分发的一部分提供的现场旅行； 可以很容易地用您选择的另一种过滤方法代替（此处不包括SPM ） 此存储库中包含的自定义例程 该资料库包括许多不同的例程，这些例程可以手动运行，以说明针对上述手稿执行的不同分析步骤。 其中大多数将产生

matlab精度检验代码多层中心 多层网络中的光谱中心度度量及其在科学计量学中的应用 由Giorgos Sideris编写和开发，2018年由Dimitrios Katsaros监督 论文文件 论文的位置在： reports/Spectral_centrality_measures_in_multilayer_networks_and_their_application_in_scientometrics.pdf 如何使用 ： 安装Matlab并打开它 克隆存储库 导航到Matlab上的项目文件夹 在biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)使用biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)或h_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c3_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c4_index(coauthorship fil

matlab代码影响Functional-Multiplex-PageRank ％++++++++功能复用页面等级++++++++++++++++++++++++++++ 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码： ）MultiRank_Nodes_Layers.m是实际的MultiRank算法，它针对每个参数值gamma，s，a生成节点的排名和层的排名。 2）MultiRank.m针对给定的s和a值，计算间隔（0,3）中不同伽玛值的Multirank。 3）MultiRank_plots.m是用于生成顶级节点和层的图的代码 欧洲空中多重运输网络EUAirTransportation_layers.txt EUAirTransportation_nodes.txt EUAir Transportation_multiplex.edges的数据集 文件read_airports.m用于读取上述数据集，并以MATLAB代码读取的格式放置。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量z = [z ^（1,0），z ^（0,1），z ^（1,

omp算法matlab代码鲍里斯算法或鲍里斯推杆或鲍里斯旋转 用于在电磁场中数值跟踪非相对论性带电粒子的Boris算法。 基本算法可以在python脚本或Matlab脚本中找到。 C文件允许麦克斯韦速度分布中的多个粒子。 我已经为C输出（.csv格式）提供了一个matlab绘图脚本。 我已经包含了Matlab格式的功能文件。 C代码 要编译C代码，请使用自动工具：（1）autoreconf -i（2）./configure（3）make（4）./boris 注意：这是使用OpenMP（共享内存并行处理）进行并行化的。 用户可以禁用标题和行“ #pragma omp parallel for”。 Fortran90 可根据要求提供fortran90版本。 其他资源 有关推动粒子的其他资源，我推荐这两篇令人愉快的博客文章及其相关参考。 我相信还有用Java编写的示例代码：

matlab转换java代码