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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()

说明：  实现了无监督AP聚类 其优势在于不用知道聚类个数(The advantage of unsupervised AP clustering is that the number of clusters is not known)

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.)

人工智能中,经典的基于小波变换的图像处理和图像去噪的解决办法,可下载后观摩使用(In artificial intelligence, the classical image processing and image denoising based on wavelet transform can be downloaded and used)

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)

一种特征提取方法：结合主元分析(PCA)和核主元分析（KPCA）的前馈神经网络（FNN）(A feature extraction method: the feedforward neural network (FNN) combined with principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA))

说明：  通过时事数据可视化系统，可以清楚地了解全球疫情分布的状况以及密度，以便做出相应的对策(Through the current affairs data visualization system, it is possible to clearly understand the distribution and density of the global epidemic in order to make corresponding countermeasures)

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)

资源描述实现基本的pagerank算法，可实现传递阻尼参数和迭代次数。源文件从文件中读取

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。