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EMD经验模态分解算法程序，适合非线性，非平稳时间序列的处理(EMD empirical mode decomposition algorithm program)

运用支持向量机对一组超宽带非视距信号识别(Support Vector Machine Signal Identification)

生成随机数的算法,原书带的并不能直接使用,这是本人改的直接可用的()

分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似,为了解决一个大的问题,可以： 1) 把它分成两个或多个更小的问题； 2) 分别(The divide-and-conquer approach is very similar to the modular approach to software design. To solve a big problem, you can: 1) divide it into two or more smaller problems; 2))

聚类评价指标的各种说明，非常详细，请仔细阅读。(Cluster evaluation indicators of various descriptions, very detailed.)

应用背景 数据   ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段   包含客户的 地          理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。    购买过得产品 目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品 数据处理    数据清洗：   describe 每个特征统计分析       方差     -分析缺陷特征和波动性                 空值赋值为  “-1 “              -  保证模型的可使用    数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分  – 特征的重要性 关键技术特征选择    随机森林：  判断特征的重要性 ：思考为何重要性高     AHP    ：  迭代设置每个特征的权重 模型选择   ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取 关于模型选择时候我想用协同过滤  但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的   是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？

说明：  R语言构建贝叶斯网络，很实用的讲解和案例(Construction of Bayesian network with R language, a very practical explanation and case)

主要是对二手房房价的因变量房价和其相关的因变量之间的关系进行简单的描述统计分析(Mainly for the second-hand house price dependent variable housing prices and its related variables of the relationship between the simple description of statistical analysis)

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)

机器学习与R语言（machine_learning）源代码下载，内含R语言实现机器学习算法和应用案例(Machine learning and R language (machine_learning) source code download, containing R language to implement machine learning algorithms and application cases)