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Matrix QR decomposition of digital analysis of the more difficult procedures, it is worth a look

三维风场模拟.利用Kaimal spectrum结合FFT进行风场模拟，生成风速时程得进行必要参数的定义。(3D Turbulent Wind Generation。 Generation of three-dimensional turbulent wind fields, by employing a Kaimal spectrum and IEC-based coherence function. )

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)

这段代码是层次聚类的Matlab实现代码( This code is hierarchical clustering Matlab implementation code)

bp网络实现认知无线电的检测和预测,从而达到了对频谱的分配(Bp network realizes the detection and prediction of cognitive radio, thus achieving the spectrum allocation.)

ap算法完成ap聚类操作 需要输入参数为数据集 偏向参数 输出结果为聚类数目(The AP algorithm completes the AP clustering operation, the input parameter is the data set bias parameter, and the output result is the number of clusters)

说明：  粗糙集在进行属性约简时需要求其正域，此为求正域程序(Rough Set for Positive Domain)

一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。 本人制作的PDF图书，带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。(python data analysis)

1基于MapReduce的K-Means聚类算法， 2基于MapReduce的分类算法 3MapReduce的频繁项集挖掘算法(1 K-Means clustering algorithm based on MapReduce, 2 classification algorithm based on MapReduce 3 Mining Algorithm for frequent itemsets based on MapReduce)

说明：  r语言中关联规则代码实现 运用arulesViz包和arules包中的apriori函数(Code Implementation of Association Rule)