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说明：  

资源描述利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括： 1. 语料库的构建，主要包括利用爬虫收集Web文档等； 2. 语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典， 使用词袋模型或主题模型表达文档等； 注：使用主题模型，如LDA可以获得实验加分； 3. 选择分类算法（如朴素贝叶斯、SVM等），训练文本分类器，理解所选 的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义； 4. 对测试集的文本进行分类 5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价。 

利用一维卷积神经网络将叶子进行分类，里面包含的有数据(Classification of leaves using one dimensional convolution neural network)

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)

MonteCarlo仿真的C++源码,具有参考价值(C source code of MonteCarlo simulation, which has reference value)

二进制粒子群优化算法pso,主程序：swarmpso m 它包括以下子程序： 1 　初始化：swarminit m 2 　适应值计算函()

从数据库获取车辆在一段时间内的所有行驶记录的相关数据，确定所需数据为GPS经纬度坐标和驾驶时长等，QB模型采用MDF的思想,其基本思想为:通过平均直接翻转距离函数定义两条轨迹之间的距离，两条轨迹需要具有相同的经纬度点数，具有相同点数的轨迹最大的优点是对轨迹距离成对计算，且相同轨迹之间具有更高的分辨率，对于轨迹聚类的结果有一定的优化。(Retrieved from the database cars all over a period of time, record the related data, determine the required data for the GPS latitude and longitude coordinates, and the driving time, QB model by adopting the idea of MDF, its basic idea is: flip directly by the average distance function definition of the distance between two trajectories, two tracks will have the same latitude and longitude points, and has the biggest advantages of the same points of trajectory track distance calculation in pairs, and has higher resolution, between the same trajectory for trajectory clustering results have certain optimization.)

基于matlab实现的一个在线迁移学习算法OTL,(Based on matlab to achieve an online migration learning algorithm OTL,)

Eclat算法是一种深度优先算法,采用垂直数据表示形式,在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时,不需再次扫描数据库,仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度,而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。本算法利用diffset数据格式实现。

说明：  一种信号的处理方法，用于非平稳的信号处理(A signal processing method for nonstationary signal processing)