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包括K-均值聚类算法的思想介绍，kmeans的MATLAB代码，c语言代码、c++代码。-Including the K-means clustering algorithm introduced the idea, kmeans of MATLAB code, c language code, c++ code.
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Binary_tree.cpp ：执行文件生成所有二叉树
这样做的目的C + +程序是产生所有二叉树指定节点数目。
基本思想是衍生所有二叉树基于退化树。
该算法的动机是圆括号法则代表二叉树。
一组括号可通过字典秩序排列，由此也可以产生二叉树。但该算法代码中并没有简单地转换括号代表性 它一直在改变过去的节点从最新二叉树下一可能位置（在这里，我们假设右向是正确的退化树方向） 。
该文件还提到计算机内存时（读/写）和avarage参考值。
这个工程在Microsof
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程序开始运行，要求用户首先输入两个大数。
然后进行菜单选择，进行相应的大数运算。
分析说明：由于大数的范围太大，不能直接定义为int或者float等，
所以我们的想法就是定义成字符串类型，
输入的数字一位一位地存入字符数组里面。
然后在运算的时候也是一位一位地运算。
这个过程就得从最基本的数学运算法则做起，不乏多种判断。
涉及到数组和指针的应用。最难的就是判断情
况还有应用数组和指针过程中出现的多种未可预知的错误，
还得通过逐步调试慢慢找出。我们先从加减
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卡尔曼滤波器的算法C实现
最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来
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代码的功能：用弗洛伊德算法求每一对顶点之间的最短路径的c语言实现。弗洛伊德算法采用图的带权邻接矩阵存储结构。算法基本思想：假设求顶点Vi到Vj的最短路径。弗洛伊德算法依次找从Vi到Vj，中间经过结点序号不大于0的最短路径，不大于1的最短路径，直到中间顶点序号不大于n-1的最短路径，从中选取最小值，即为Vi到Vj的最短路径。-
Functionality of the code: Freud algorithm for each of the shortest path between ver
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在聚类分析中，K-均值聚类算法（k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
-In cluster analysis, K-means clustering algorithm (k-means algorithm) is unsupervised classification is a basic method, which is also known as C
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本次试验的主要要点是哈夫曼树的建立过程，这种算法的思路是：
1）依据给定的n个权值{W0，W1，……，Wn-1}构造n棵只有一个根结点的二叉树，这些二叉树组成一个森林F={T0，T1，……，Tn-1}。
2）在森林F中选取两棵根结点的权值最小的二叉树作为左、右子树合并成一棵新的二叉树，这棵新的二叉树的根结点的权值等于其左、右子树根结点的权值之和。这样一来，森林中就减少了一棵树。
3）重复上一步，直到森林F中只有一棵二叉树为止，这棵二叉树便是要得到的哈夫曼树
二叉树建立好之后，通过
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