LOF

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)

通过贝叶斯信息准则确定高斯混合聚类方法的聚类簇数(Determining the Cluster Number of GMM Clusters by BIC)

SMOTE插值算法，补全数据的不平衡性。(SMOTE interpolation algorithm to complete the imbalance of data.)

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)

一个xgboost实现的回归模型预测，数据集来源于kaggle的taxi竞赛(Regression model prediction based on a xgboost implementation)

说明：  利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果(The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results)

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

boxcox函数的python实现，引用该函数可将偏态分布调整为正态分布(Python implementation of box Cox function)

说明：  隐马尔科夫实现，包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)

CHKS光滑孪生支持向量机程序, 采用CHKS光滑函数逼近无约束孪生支持向量机的不可微部分，得到一类光滑的孪生支持向量机。(CHKS smooth twin support vector machine program)