用Matlab开发无共析谱系图

Matlab开发：实现博德洛特图时去除渐近线的方法。

在Matlab开发项目WarlessTerrain中，玩家通过交换硬币和木钉来占领对手的地形，而无需引发任何实际战斗。

用Simmechanics构建Segway模型的一部分。

语法：[ ellipseX , ellipseY ] = ellipsate( dataX , dataY , stdev )。例如，生成数据并应用2个标准差以获得95%总体。数据=mvnrnd([0.5 1.5], [0.025 0.03 ; 0.03 0.16], 100); 数据X=数据(:,1); 数据Y=数据(:,2); 标准差=2; [ ellipseX , ellipseY ] = ellipse( dataX , dataY , stdev ); 绘制数据情节时，使用数据X和数据Y绘制原始数据，稍后再用椭圆X和椭圆Y以红色表示椭圆。此功能基于Amro在http://stacko

分享一个Java实现的无向图PageRank算法，代码经过测试，能够完美运行，可供学习和参考。

Matlab开发：无排序唯一编号。类似于unique.m，但不对结果进行排序。

无噪音的录音机信号。

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

谱系图的聚类展示方式，挺适合做那种层级清晰的分类效果图。每一层都能看出是怎么一步步聚出来的，对应想分成几类，直接往图上一划就有答案了。实际项目里，像用户行为、市场细分这些场景还蛮常见的。 谱系聚类图的妙处在于，它不是只给你一个死板的结果，而是把整个聚类过程展开了。你想分三类？五类？只要看图，自己划分就行。嗯，不过到底分几类最合适，没个标准答案，更多是看你的需求。 图的生成背后其实就是层次聚类，常用的方法像凝聚型和分裂型两种，前者一步步合并，后者一步步拆分。可视化上，你会看到一个像树一样的结构，所以又叫树状图或谱系图。比如做个用户画像，用户之间的相似度直接从图上看，挺直观的。 代码层面不用太复杂