之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序，结果网上一堆程序不能用，只能自己写一个了。
该程序是基于matlab编写的，调用了kmeans函数和遗传算法工具箱，这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上，最后取整数就是K值了。
程序附带了自己定义的排序函数，该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序，然后在根据排序结果对B列进行排序，这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。
该程序是基于matlab编写的，调用了kmeans函数和遗传算法工具箱，这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上，最后取整数就是K值了。
程序附带了自己定义的排序函数，该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序，然后在根据排序结果对B列进行排序，这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。
2024/2/14 20:39:32
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实验描述:对指定数据集进行聚类分析，选择适当的聚类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。
数据集：IrisDataSet（见附件一），根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性：sepallength花萼长度，sepalwidth花萼宽度，petallength花瓣长度，petalwidth花瓣宽度。
其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。
数据集：IrisDataSet（见附件一），根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性：sepallength花萼长度，sepalwidth花萼宽度，petallength花瓣长度，petalwidth花瓣宽度。
其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。
2024/2/14 17:19:40
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MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB
2024/2/14 6:12:17
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包含灰序列生成、灰色关联分析、灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析等包含灰序列生成、灰色关联分析、灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析等
2024/2/11 18:17:11
1.72MB
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FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法，matlab代码，有界面，有图片，运行正常，附pdf说明文档
2024/2/6 2:03:39
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采用可视化编程工具（如Matlab、Java等）实现一种数据挖掘技术（如K-means聚类、EM聚类等），并进行其挖掘过程和结果的可视化展现，最后采用一组数据，展示其可视化数据挖掘过程和结果。
2024/2/5 19:17:11
573KB
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配套的相关资料，好东西。
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost
2024/2/5 9:49:43
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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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