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说明：  将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)

Java实现Apriori数据挖掘算法,包内还有实例用的数据库 Apriori数据挖掘算法:先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。 请在jbuilder下编译 配好JDBC驱动 商品如果 买的表示为大写 没买表示为小写的 具体看GetSource.java

朴素贝叶斯分类的分类器实现，使用的是matlab语言。内含测试集和训练集，可直接运行，readme.txt文件中说明了数据格式

PCA源程序，主元分析源程序，可以用于变量的特征提取(PCA source code, principal component analysis source, can be used for variable feature extraction)

说明：  偏最小二乘回归！PLSR，可用于解决一些回归问题！(Partial least squares regression! PLSR can be used to solve some regression problems!)

用matlab 实现了kmeans算法还附有评价指标计算(Matlab to achieve kmeans algorithm also attached to the evaluation index calculation)

基于混合信号的小波包分解技术在故障特征提取中的应用(Feature Extraction Using Multisignal Wavelet Packet Decomposition)

数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，CFPGROWTH算法，JAVA实现，代码中有详细注释

聚类分析31省市的经济情况，以每个聚类簇的平均值来衡量省市经济的发展水平。(Cluster analysis of the economic situation of 31 provinces and municipalities, with the average value of each cluster to measure the level of economic development of provinces and municipalities.)

Python实现Adaboost算法，数据集为horseColic马疝气病数据集，准确率和sklearn库中的adaboost算法一样。(Python implementation adaboost algorithm, the data set is horseColic horse hernia disease data collection, accuracy and sklearn library adaboost the same algorithm.)