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TsinghuaCdatastructures
- 清华+殷人昆C++数据结构 幻灯片教学课件 通过本课程的学习，应达到知识和技能两方面的目标： 1、知识方面：从数据结构的类定义和对象的使用，以及存储表示和操作的实现两个层次，系统地学习和掌握常用的基本数据结构（包括数组、顺序表、多项式、字符串、链表、栈与队列、优先级队列、广义表、树与森林、二叉树、堆、集合、图、搜索结构、索引结构、散列结构等）及其不同的实现，了解并掌握分析、比较和选择不同数据结构、不同存储结构、不同算法的原则和方法，为后续课程的学习打好基础。 -Tsinghua Q
基于测站记录手簿的支导线网自动计算程序设计
- 本程序根据数据结构中树和森林的有关概念和算法，用Visual Basic 6.0编程开发语言中的类和集合对象描述支导线网的数据结构，采用面向对象的程序编程方法，使用非递归算法，实现了基于测站记录手簿的支导线网自动计算算法。 程序可用于工程测量中的用全站仪进行观测，用手工或电子手簿记录支导线网的观测数据，根据起算和观测数据可直接对待定点进行坐标计算。
Cluster_DBSCAN
- DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发
trove-3.0.3
- trove是轻量级实现java.util Collections API的第三方开源项目 官网: http://trove.starlight-systems.com/overview trove相比jdk原生的集合类有三个优势: 1、更高的性能 2、更底的内存消耗 3、除了实现原生Collections API并额外提供更强大的功能 集合是java编程最常用的API之一，把项目的集合对象改用trove替换就能获得性能提升和内存的节省。 这是对一个项目底成本的优化方案。 -high perfor
第9章 聚类分析
- 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。(Clustering analysis refers to the process of grouping a collection of physical
聚类分析matlab程序
- 基于一组数据的聚类分析的应用，聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。(Application of cluster analysis based on a group of data)