emd program-matlab

求解矩阵的最大最小特征值及对应的特征向量,以及计算条件数()

说明：  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.)

数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，CFPGROWTH算法，JAVA实现，代码中有详细注释

数据挖掘中的binning算法，用于数据预处理(Binning algorithm in data mining for data preprocessing)

说明：  

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

用于数据自编码，非线性压缩，降维的一种方法；与PCA不同，pca为线性降维方式(Data auto encoding, nonlinear compression)

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

基于人工蚁群的的改进Kmeans,进行了改进，效果较好(Based on the improvement of artificial ant colony, Kmeans have been improved and the effect is better)

说明：  隐马尔科夫实现，包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)