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资源列表
clique(Clustering)
- 经典的基于网格和密度的聚类算法。适合处理大规模数据，效果很好
cure(Clustering)
- CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好的处理以上问题。并且在处理大数据量的时候采用了随机取样，分区的方法，来提高其效率，使得其可以高效的处理大量数据。
fpgrowth(Clustering)
- 经典的构建FP生长数的代码。可以用于数据挖掘中构建Birchtr
JuLei(Clustering)
- 一个简单的聚类程序。有点像Kmeans,但又不是kmeans。不过演示用还是可以的。数据输入有些费力
Kmeans(Clustering)
- 经典的划分聚类算法Kmeans。包能能用，而且提供数据。在linux下和windows下都测试过。
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Runge_Kutta
- Runge_Kutta算法 在计算方法中对微分方程进行求解，迭代进行求解，效率较高
Clustering
- Determination of number of clusters in K-Means Clustering and Application in color image segmenta
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LiezhuGauss
- 数值分析计算中的列主高斯消去法求解
Romberg
- 数值分析计算中的Romberg求积公式
BASIC_MULTIDIMENSIONAL_GRADIENT_METHODS
- BASIC MULTIDIMENSIONAL GRADIENT METHODS，主要用于解决最优化问题