使用MATLAB手打k-means聚类函数，通过矩阵运算提高运行速度，带有详细注释。
样本点归类过程提供循环方式和矩阵计算方式，后者耗时和pdist2函数相近。
矩阵运算加速后，该函数聚类速度与MATLAB自带聚类函数相当甚至更快。
压缩包中附带K-means聚类实现原理介绍及收敛性分析文件（readme.pdf）。
2024-02-03 16:31:01
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基于无记忆BFGS拟牛顿法结构提出一个新的修正Liu-Storey(LS)非线性共轭梯度法(简称MLSCG算法)。在精确线搜索下MLSCG算法化归为标准的LS共轭梯度算法。MLSCG算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性。新方法在一个Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值试验表明：对于多数算例，新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果。
2023-12-02 16:49:14
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1、任选
2、计算每个数据到
3、计算每个数据到
4、计算3中的新划分得到的每一类的中心位置
5、对于得到的中心点，计算每个数据，到
2023-10-14 21:48:00
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最小均方（LMS）算法是一种基于梯度的算法。本算法具有实现简单而且对信号统计特性变化具有鲁棒性。该算法通过多次迭代来求出权值的近似值。
2023-02-09 17:14:51
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适应度与适应度函数
遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的适应程度, 而对所求解问题中的对象设计的一种表征优劣的测度。适应度函数(fitness function)就是问题中的全体对象与其适应度之间的一个对应关系, 即对象集合到适应度集合的一个映射。 它一般是定义在论域空间上的一个实数值函数。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。
说明：“论域”是数理逻辑中的概念。“在一个逻辑系统中，所有的个体组成的集合，称为个体域，亦称论域。”
2022-11-12 15:21:06
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