[数据挖掘] KMeans

说明：数据聚类算法 kmeans 算法 ,使用MATLAB实现，文中的代码注释为中文，更易于实现-data mining algorithm , clustering algorithm , k_means algorithm
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[数学计算/工程计算] GAOSIYIDONGREYUAN

说明：fluent软件UDF，焊接高斯移动热源。-weld heat source
<zhangze> 在 2025-07-27 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数学计算/工程计算] UDFlizi

说明：基于FLUENT软件的一些常用UDF实例，比较有帮助-udf example
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[matlab例程] Induction-Generator

说明：这是一个在MATLABR2010a的环境下搭建的异步发电机的仿真模型。运行良好，波形比较理想。-This is a simulation model of asynchronous generator built in 2010 under the MATLAB environment. Running well, the ideal waveform.
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[数据挖掘] kmeansPP

说明：kmeans 算法的改进算法 名字为kmeans++算法，参考的文献为 kmeans++： an efficient algorithm。。。。算法他人所写，这里上传，以方便同行传阅-this is a algorithm named k_means++. reference the paper : an efficient algorithm ...
<qiong hiong> 在 2025-07-27 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[matlab例程] Induction-Generator

说明：这是一个在MATLABR2010a的环境下搭建的异步发电机不带负载的仿真模型。运行良好，波形比较理想。-This is a simulation model built at ambient MATLAB 2010 asynchronous generator with no load. Running well, the ideal waveform.
<lee> 在 2025-07-27 上传 | 大小：13kb | 下载：0

[数学计算/工程计算] mian-re-yuan

说明：fluent软件UDF，用于焊接过程模拟，是高斯分布的面热源。-weld heart source
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[matlab例程] Induction-Generator

说明：这是一个在MATLABR2010a环境下搭建的异步电发电机带负载的仿真模型。运行良好，波形比较理想。-This is a simulation model of asynchronous generator with a load of a building under MATLAB2010 environment. Running well, the ideal waveform.
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[数学计算/工程计算] shuang-tuo-qiu-re-yuan

说明：fluent软件的UDF程序，是焊接过程的热源，热源类型为双椭球空间热源。-fluent udf heat source
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[数据挖掘] pujulei

说明：谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
<qiong hiong> 在 2025-07-27 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数据挖掘] best_kmeans

说明：该算法克服了kmeans算法需要手动设置k值得缺陷，使用多次迭代，可以自动得到合适的k值，并进行聚类计算。该算法不是本人所写，这里上传供同行传阅。http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/49489-best-kmeans-x--this program is come form the link:http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/49489-best-kmeans
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[数据挖掘] k_clique

说明：[X,Y,Z] = k_clique(k,A) Inputs: k - clique size A - adjacency matrix Outputs: X - detected communities Y - all cliques (i.e. complete subgraphs that are not parts of larger complete subgraphs) Z - k-clique matrix-k-clique alg
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