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一个很实用的采用Neville算法的拉格朗日插值程序,(A very practical Lagrange interpolation program using Neville algorithm,)

频繁项集挖掘算法，能在大量局部特征中发现频繁空间配置，这些空间配置可以作为词语，加入到特征包中进行分类，实现图像分类。

说明：  《从零开始学爬虫》的配套资料（PPT和源码）("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))

基于混合信号的小波包分解技术在故障特征提取中的应用(Feature Extraction Using Multisignal Wavelet Packet Decomposition)

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

可以用黄金分割和斐波那契算法实现优化,只要改变相应的参数就可以用了(You can use the golden section and the Fibonacci algorithm to optimize, just change the corresponding parameters.)

数据挖掘算法，高效用项集挖掘算法，加权频繁项集挖掘，HUIMINER算法，源码中有详细注释

用Gibb Sampling 的方法对LDA的参数进行推断(LDA model with Gibbs Sampling for inference)

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)

胡清华邻域粗糙集源码，matlab源代码，方便可用(Hu Qinghua neighborhood rough sets source code, matlab source code, easy to use)