基于matlab的匈牙利算法实现,挺适合任务分配、最优匹配这类问题的。整体思路比较清晰,注释也够用,改一改就能直接用到项目里,对初学者和算法调试都蛮友好。 匈牙利算法的核心是二分图匹配,用在分配任务、人脸匹配、图像识别这些场景都挺合适。你要是做图像或者优化问题的,强烈建议你看看。 代码结构还算利落,
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在机器学习领域,聚类是一种无监督学习方法,主要用于发现数据集中的自然群体或类别,而无需预先知道具体的分类信息。本主题将深入探讨基于MATLAB的两种密度聚类算法:dbscan2.m和dascan1.m。MATLAB作为一种强大的数值计算环境,非常适合进行数据挖掘和分析任务,包括聚类。 1.密度聚类算
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标题中的“PI倒置置零MATLAB算法”指的是在控制系统设计中使用的一种特定方法,它结合了比例积分控制器(Proportional-Integral, PI)与零极点配置(Pole-Zero Placement)技术。在MATLAB环境中实现这种算法,我们可以深入理解其背后的理论并掌握其实现步骤。
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粒子群优化算法的 Matlab 程序,结构清晰、注释详细,适合刚入门或者在调优过程中卡壳的你。代码不仅实现了 PSO 的基本流程,还混合了点遗传算法的思路,增加了多样性,优化效果也更稳定。像惯性权重、学习因子这些关键参数都有默认值,改起来也方便。要是你之前用 PSO 老是陷进局部最优,不妨试试这套逻
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每一行都带详细注释的Matlab 版 Dijkstra 算法,小白看了都说好。思路清晰,变量命名直观,看几眼就能明白逻辑。嗯,运行结果也挺稳定,适合入门图论或搞个小项目练练手。 注释写得比较到位,像dist数组怎么初始化、visited怎么判断,都有。对流程不熟的朋友,看完能搞明白每一步是干嘛的,基
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提供了c语言实现的FFT快速傅里叶变换,附有详尽注释,代码资源包括fft.c和fft.h。fft.h中包含代码使用示例。此外还有fft_test.c测试代码和matlab代码,可与matlab自带FFT结果进行比较。
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