网络优化理论与方法

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聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，其主要目的是将数据样本分为若干组，使得同一组内的样本相似度最高，组间的样本相似度最低。本文详细介绍了聚类分析的理论和方法，包括层次聚类、K-means聚类等。同时，还

通过软件仿真，了解掌握递推最小二乘法进行参数估计的方法，了解自校正控制的设计计算。实验的关键是通过最小二乘迭代算法计算系统的参数估计值，从而计算出系统输出和最小方差自校正控制器的输入量。

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无约束问题的优化算法，包括最速下降法牛顿法共轭梯度法拟牛顿法四种算法程序，并显示最优点的迭代次数与迭代曲线。

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