knn.py

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.)

该程序用于分类，用到的算法是Bagging and Knn 两种算法(This program is used for classification, the algorithm used is bagging and knn two algorithms)

从数据库获取车辆在一段时间内的所有行驶记录的相关数据，确定所需数据为GPS经纬度坐标和驾驶时长等，QB模型采用MDF的思想,其基本思想为:通过平均直接翻转距离函数定义两条轨迹之间的距离，两条轨迹需要具有相同的经纬度点数，具有相同点数的轨迹最大的优点是对轨迹距离成对计算，且相同轨迹之间具有更高的分辨率，对于轨迹聚类的结果有一定的优化。(Retrieved from the database cars all over a period of time, record the related data, determine the required data for the GPS latitude and longitude coordinates, and the driving time, QB model by adopting the idea of MDF, its basic idea is: flip directly by the average distance function definition of the distance between two trajectories, two tracks will have the same latitude and longitude points, and has the biggest advantages of the same points of trajectory track distance calculation in pairs, and has higher resolution, between the same trajectory for trajectory clustering results have certain optimization.)

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)

说明：  多种方法实现分位数回归,有完整原理解释，直接可用。(Multiple methods for quantile regression)

包含了01背包和非01背包两个程序！是我一次作业完成的,可以参考一下！()

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.)

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

很好用的关联规则挖掘经典算法，推荐使用。包括支持度、置信度、提升度，输出结果到excel文件(Good use of association rules mining classic algorithm, recommended)

FIR Filter Design This chapter treats the design of linear-pha()