一、在matlab中，对于k均值聚类算法的原理举行仿真实现；
二、在不合信道（AWGN,Rayleigh…），不合信噪比下，比力付与QAM信号的星座图；
二、在不合信道（AWGN,Rayleigh…），不合信噪比下，比力付与QAM信号的星座图；
2023/4/25 1:40:33
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使用mysql举行数据库毗邻，把阐发聚类的下场再存储到mysql数据库中，代码实现为了毗邻数据库，阐发数据，把下场返回数据库的相关内容。
有评释。
有评释。
2023/4/15 20:47:49
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数据开掘的试验报告，共含五个试验，有详尽的试验代码以及截图，自带试验感应。
五个试验分别为数据预处置、数据立方体与联机阐发处置构建、使用Apriori算法开掘频仍项集、贝叶斯遴选分类算法、k-均值聚类算法。
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2023/4/7 5:01:53
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在数据开掘中，最名贵的便是数据集。
sci14年宣告的一篇典型聚类算法《Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks》里，用到了人脸聚类的数据集，并且用该算法聚患上人脸的下场不错。
这里便是该论文中用到的10总体，100张人脸抽取的特色向量。
每一个文件展现一张人脸，从上到下，每一十张属于一个类。
sci14年宣告的一篇典型聚类算法《Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks》里，用到了人脸聚类的数据集，并且用该算法聚患上人脸的下场不错。
这里便是该论文中用到的10总体，100张人脸抽取的特色向量。
每一个文件展现一张人脸，从上到下，每一十张属于一个类。
2023/4/6 21:32:35
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在目前繁杂收集聚类算法中，基于Laplace特色值的谱聚类方式具备大雅的数学实际以及较高的精度，但受限于该方式对于簇结构数目、规模等先验学识的依赖，难以实际使用。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。
2023/4/1 5:17:51
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试验数据wine、iris、balanceSCale以及cal"选自UCI数据库，UCI数据库是一个特意用于测试分类、聚类算法的国内通用数据库。
把该文的改善算法与随机选取初始聚类中间的方式举行了比力
把该文的改善算法与随机选取初始聚类中间的方式举行了比力
2023/3/30 12:43:43
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birch，Kmeans，Kmeans++，KNN四种聚类算法对于对于立个二维坐标数据集举行聚类阐发，python代码
2023/3/29 18:18:36
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方式识别作业__ISODATA聚类算法报告AND源码对于鸢尾花的果真数据集，用ISODATA聚类。
用MATLAB实现。
用MATLAB实现。
2023/3/29 8:56:54
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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