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一个用python实现的PCA算法，并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)

说明：  一个用python实现的PCA算法，并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)

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。

深度学习框架Keras入门资料，里面的代码包括课件和DEMO有利于新书入门学习，简单易懂(Keras Introductory Information of Deep Learning Framework, which includes courseware and DEMO, is helpful for introductory learning of new books. It is easy to understand.)

说明：  采用机器学习预测房价.使用波士顿房屋信息数据来训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行评估。(Using Machine Learning to Predict House Prices)

说明：  

基于人工蚁群的的改进Kmeans,进行了改进，效果较好(Based on the improvement of artificial ant colony, Kmeans have been improved and the effect is better)

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)

说明：  Python数据预处理示例，包括数据清洗、数据整合、数据变换等操作。(Python data preprocessing examples, including data cleaning, data integration, data transformation and other operations.)

说明：  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)