k-means聚类算法优缺点？ 来源：https：//blog.csdn.net/wangxiaopeng0329/article/details/53542606来源：http：//studio.galaxystatistics.com/report/cluster_analysis/article4/ 更多的内容建议看。
精通MATLAB最优化计算的实 例 目 录 第2章 MATLAB计算基础例2-1 元胞数组创建与显示实例。20例2-2 矩阵创建实例。22例2-3 特殊矩阵生成函数使用实例。23例2-4 矩阵基本运算实例。24例2-5 矩阵函数运算实例。24例2-6 矩阵分解运算函数使用实例。25例2-7 复数构造实例。26例2-8 复数矩阵构造实例。26例2-9 复数函数绘图实例。27例2-10 符号表达式创建实例。29例2-11 极限和极值的符号运算实例。31例2-12 微积分的符号运算实例。31例2-13 常微分方程符号运算实例。32第3章 MATLAB绘图基础例3-1 工作空间直接做图法使用实例。34例3-2 二维图形绘制实例。35例3-3 三维曲线绘制函数使用实例。38例3-4 三维网格曲面图绘制应用实例。38例3-5 阴影曲面绘制函数surf使用实例。39例3-6 绘图命令使用实例。41第4章 MATLAB程序设计基础例4-1 M文件创建实例。46例4-2 return语句使用实例。49例4-3 匿名函数创建实例。51例4-4 显示函数输入和输出参数的数目实例。54例4-5 可变数目的参数传递实例。55例4-6 函数内部的输入参数修改实例。56例4-7 函数参数传递实例。56例4-8 全局变量使用实例。57例4-9 函数句柄创建和调用实例。58例4-10 处理函数句柄的函数使用实例。59例4-11 嵌套计算。
用MATLAB实现共轭梯度法求解实例(1) 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：程磊磊用MATLAB实现共轭梯度法求解实例康福201103710031一．无约束优化方法1.1无约束优化方法的必要性一般机械优化设计问题，都是在一定的限制条件下追求某一指标为最小，它们都属于约束优化问题。但是为什么要研究无约束优化问题？（1）有些实际问题，其数学模型本身就是一个无约束优化问题。（2）通过熟悉它的解法可以为研究约束优化问题打下良好的基础。（3）约束优化问题的求解可以通过一系列无约束优化方法来达到。所以无约束优化问题的解法是优化设计方法的基本组成部分，也是优化方法的基础。（4）对于多维无约束问题来说，古典极值理论中令一阶导数为零，但要求二阶可微，且要判断海赛矩阵为正定才能求得极小点，这种方法有理论意义，但无实用价值。和一维问题一样，若多元函数F(X)不可微，亦无法求解。但古典极值理论是无约束优化方法发展的基础。1.2共轭梯度法目前已研究出很多种无约束优化方法，它们的主要不同点在于构造搜索方向上的差别。（1）间接法—要使用导数，如梯度法、（阻尼）牛顿法、变尺度e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333433623830法、共轭梯度法等。（2）直接法—不使用导数信息，。
