样本加权

如果你正在做聚类，尤其是模糊 C 均值（FCM）算法的优化，Weka 工具可算是个挺不错的选择。它能通过支持样本加权和离散系数来提升传统聚类算法的精度，一些硬性聚类在模糊数据中的不足。是在数据分布较为模糊的场景下，FCM 能够更好地展现出数据的真实结构。Weka 本身操作起来也蛮，适合刚接触数据挖掘的朋友。你可以直接在工具中进行调试和可视化，省去不少时间。对于那些需要实现类似功能的开发者，可以参考一下 Weka 的应用案例，尤其是经典数据集时的效果挺值得一试。 另外，FCM 算法的引入样本加权和离散系数也可以进一步优化聚类结果。其实，聚类本身就蛮有趣的，你可以通过调整加权和系数值，快速看到算法

方差S²（样本）的定义为：

SurveyData.csv 中含有有关华盛顿特区国家广场的纪念碑和博物馆的独特数据，而 Bingaman_Example_Code.Rmd 则演示了如何使用这些数据进行统计分析。

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。

matlab编程-加权平均数。计算输入向量的加权几何、算术或调和平均值。

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

MySQL示例数据库Employees的使用方法：解压后，在employees.sql文件中的drop table和create table之间添加set default_storage_engine = InnoDB;然后在该目录下使用命令行mysql -t -u root -p < employees>

数据库设计文档样本

为 S3 类 studentS3 创建 mean 泛型函数，计算加权平均成绩。函数接收一个 studentS3 对象，返回加权平均分。