算法示例

MATLAB编程示例-K均值算法示例。K-代表实现

以点P1(1，2)为起点，其Eps邻域包含{P1，P2，P3，P13}，P1作为核心点，其邻域内的点构成簇1的一部分。 对P2、P3、P13的Eps邻域进行检查和扩展，将P4纳入簇1。 检查点P5，其Eps邻域包含{P5，P6，P7，P8}，P5作为核心点，其邻域内的点构成簇2。 对P6、P7、P8的Eps邻域进行检查，发现它们均为核心点，无法进一步扩展。 点P9的Eps邻域仅包含{P9}，因此P9被判定为噪声点或边界点。 点P10的Eps邻域包含{P10，P11}，P10被判定为噪声点或边界点。 而P11的Eps邻域包含{P10，P11，P12}，P11作为核心点，其邻域内的点构成簇3。进

排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序 搜索算法：二分查找、线性查找 数据结构：栈、队列、链表

使用LU矩阵分解来解方程的算法示例。首先对矩阵进行LU分解，然后利用分解结果求解方程。这种方法在数值计算中广泛应用，特别是在解线性方程组时非常有效。

示例介绍了遗传算法在教学中的实际应用，有助于理解算法的原理和使用方法。

基于 MATLAB 的数字识别算法，思路清晰，结构简单，挺适合刚入门图像或者想搞清楚分类器设计的同学。用到的都是 MATLAB 里比较经典的函数，比如imread、imshow这些，图像预到特征提取，再到分类训练，基本一条龙。 数字识别的基本流程嘛，无非就是先图像，再提取关键特征，用个分类模型把数字认出来。这项目里写得蛮清楚的，像边缘检测就用了Canny、Sobel，特征提取还用到了PCA、傅立叶变换这些，思路还挺实在的。 matlab.zip里除了源码，还有文档，哦对，还有个叫Oo 源码使用必读 oO.url的链接，点进去就是教程入口，别漏看了。代码写得不算复杂，逻辑也直，适合跟着一行行跑跑

在Matlab环境中，展示了遗传算法的参考程序，帮助理解和应用遗传算法解决问题。这个示例程序展示了如何利用Matlab进行遗传算法的基本实现，为学习者提供了一个良好的学习参考。

遗传算法其实是模拟自然界进化过程的一种优化方法，挺有趣的。它通过选择、交叉和变异等步骤来优化问题的解，像是不断‘进化’更强的方案。如果你是 MATLAB 爱好者，这个基于 MATLAB 的遗传算法实现挺不错的。用 MATLAB 做算法的好处是，数值计算能力和图形功能都强大，能够你实现算法的可视化。尤其是压缩包里的那些 C++文件，如de4_0.cpp和eval.cpp，分别实现了差分进化算法和评估函数，实用。如果你不熟悉算法的实现，可以通过这个示例，学到多关于种群初始化、适应度评估和交叉变异等具体步骤。不过，记得查看里面的in.dat文件，它包含了初始的种群信息和参数，确保数据的正确性，避免运

智能优化算法的入门宝典MadDE-main.zip，真的蛮适合喜欢折腾算法和想搞懂优化思路的朋友。里面有不少基于MATLAB和C 语言写的示例代码，覆盖了像遗传算法、粒子群优化这种常见的智能方法，挺全的。 结构上挺清晰，MATLAB 那部分对初学者还蛮友好，注释比较细，跑一遍示例马上就有感觉。你可以看看PSO_main.m或者GA_optimize.m，都是经典玩法，动手一遍理解就更深。 C 语言部分就稍硬核些，更适合有经验的朋友，尤其是对算法底层实现感兴趣的。像de_algorithm.c这种源码文件，写得还挺规范，便于你二次开发或移植到嵌入式项目中。 优化方向的同学应该都知道，智能算法不就

Matlab匈牙利算法的运行示例： >> a=[37.7 32.9 38.8 37 35.4 43.4 33.1 42.2 34.7 41.8 33.3 28.5 38.9 30.4 33.6 29.2 26.4 29.6 28.5 31.1 0 0 0]; z = 127.8000 ans = 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0