speech noise reduction

说明：  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.)

雷达数据处理的重要模型算法之一,该代码对imm算法的不同参数下进行了详细的仿真,(One of the important model algorithms for radar data processing, the code simulates the IMM algorithm in detail under different parameters.)

分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)

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

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.)

数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，TWOPHASE算法，源码中有详细注释

聚类分析31省市的经济情况，以每个聚类簇的平均值来衡量省市经济的发展水平。(Cluster analysis of the economic situation of 31 provinces and municipalities, with the average value of each cluster to measure the level of economic development of provinces and municipalities.)

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

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.)