西电

这份Matlab课件由西安电子科技大学的陈老师编写，适合初学者入门。

本研究通过西电B类测试，对2bpsk仿真进行了详尽探索。

医院信息管理数据库设计较为简陋。

西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现 在本项目中，“西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现” 是一个关于数据挖掘的实践任务，主要聚焦于运用Python3编程语言实现K-Means聚类算法。K-Means是一种常用的无监督学习方法，常用于将数据集划分为K个不同的簇。每个簇内的数据相似度高，而不同簇之间的相似度低。 K-Means算法基本步骤 初始化：选择K个初始质心（centroid），通常随机选取数据集中的K个点。 分配数据点：将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇。 更新质心：计算每个簇内所有点的均值，将此均值作为新的质心。 迭代：重复步骤2和3，直到质心不再显著变化或达到预设的最大迭代次数。 项目内容与代码实现 数据准备：数据集包含预处理后的数值型数据，用于聚类分析。格式通常为结构化的CSV文件，便于Python读取和处理。 代码实现：主程序包括K-Means算法的具体实现步骤，如初始化质心、分配数据点和更新质心。可能使用numpy库进行数值计算，pandas库进行数据操作，matplotlib库用于结果可视化。 输入和输出：程序自动加载数据，执行聚类并展示结果。输入为数据文件路径，输出包括聚类结果文件或聚类图。 评估：通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等指标评估聚类效果。 注意事项 在实际应用中，数据预处理是关键步骤，通常包括标准化或归一化，以确保特征在同一尺度上。K-Means算法的局限性包括对初始质心敏感、容易陷入局部最优，以及对异常值和非凸形状的簇识别能力较弱。因此，通常建议多次运行或采用DBSCAN、谱聚类等替代算法，以获取更优效果。 通过本项目，你将有机会实践K-Means聚类算法，编写Python代码，从而深入理解算法原理，提升数据处理和分析能力。同时，该项目涵盖数据预处理、结果可视化和性能评估等环节，是全面掌握数据挖掘流程的良好实践。

该资源包含西安电子科技大学计算机科学与技术学院数据库系统课程的四次上机实验代码和相应的实验报告。

柯西变异是一种特殊的数学函数，其直接应用于函数论中。

在Matlab开发中，详细探讨了柯西分布的累积分布函数（CDF）、概率密度函数（PDF）、逆累积分布函数、参数拟合及随机数生成器。

多种多样的电音软件供你选择，包括各种效果器和强大的合成器。

这份数据集来自美国凯斯西储大学，专门用于开发和验证轴承故障诊断算法。

此资源包括西储大学轴承数据、中英文版本的数据说明，以及用于matlab加载和处理轴承数据的案例和方法。还提供了使用EMD、Hilbert和FFT处理轴承数据信号的程序，并包含详细解释。此外，还包含了EMD、ITD、VMD等算法的程序，其中EMD程序附带中文解释。