数据挖掘中的一种方法,可以用来对一组数据进行频繁项集的挖掘。是一种很好的算法，同时，也存在一些不足，需要加以改进！...

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AHP 算法 许多决策问题涉及因素很的多。例如，如果您是骗局-用户试读一份新工作，因素可能包括入职薪酬、 职业发展机会， 您的工作位置，你在工作时的类型会有工作的人工作 将会做的事情，和各种各样的附带福利。如果您正在考虑购买寿险的计算机的有不少重要的因素，以及考虑： mem 辽阔的价格，与其他计算机、 灵活性、 品牌名称、 软件可用性的兼容性 存在的任何用户组和计算机制造商和本地的支持 计算机存储区。在购买新的或使用的汽车，这种因素作为颜色、 样式、 制作和模型， 一年、 数英里 （如果它是一辆二手车）、 价格、 经销商或您所购买的人 从汽车、 担保和保险的成本可能要考虑的重要因素。 在多因素决策、 个人主观及直觉地考虑 在作出他们的选择的各种因素。艰难的决定，为一个定量的方法是 建议。所有的重要的因素然后可授予适当的重量和每个 替代方法，如一辆汽车、 一台计算机或新的就业前景，可以评估的角度 这些因素。这种方法称为多因素评价

Mathing Learning in action 书中第二章源代码，用Python实现KNN算法，，并用Matplotlib创建散点图，构件分类器及完整的可用系统。1.收集数据：提供文件文本2.准备数据：使用Python解析文本文件3.分析数据：用Matplotlib画二维扩散图4.训练算法：5.测试算法：6.使用算法构建分类器，并完成可用系统

采用邻接矩阵实现有向网的存储，建立有向网，并实现单源 最短路径算法-adjacency matrix used to achieve a storage network, to establish a network and to achieve single source shortest path algorithm

代码是数据挖掘技术中使用的，用Java编写。实际上就是数据挖掘技术中决策树的C45算法。

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应用背景可用于物体的识别跟踪。寻捡。实现视觉跟踪。关键技术网球的识别与跟踪。寻找中心，进行中心的扩散，确定网球的边界以及中心，并在LCD显示。以新的中心进行扩散。不断实现网球的跟踪。学校一门课程最后做的寻捡网球机器人，0v7670采集图像，处理pwm控制电机进行跟踪，最后通过多次判断寻捡网球条件，驱动舵机捡起网球。

数值分析中的高斯消去法解方程组问题，含输入输出界面。-Numerical analysis of Gaussian elimination solution of the problem equations, including input and output interface.

采用NLJ随机搜索的方法辨识一个以状态方法表示的非线性系统。选其初值 a1(0) =50 , a2(0) =100 , a3(0) =100 , a4(0) =50 , a5(0) =10 , 选范围为 r(1)(i)=0.5 a(0)(i) , 取数据长度 L ＝40, t =0.005 , 性能指标 J＝ 。迭代计算结果得 a 的估计值 1=17.6043243, 1=17.5977, 2=72.9573, 3=51.3014, 4=22.9889, 5=5.99965, J = 0.000000916 。-Using NLJ random search method to identify a method that the state of the nonlinear system. Election of its initial value a1 (0) = 50, a2 (0) = 100, a3 (0) = 100, a4 (0) = 50, a5 (0) = 10, choose the range of r (1) (i) = 0.5 a (0) (i), check data length L = 40, t = 0.005, performance index J =. Iterative calculation results have a estimated value of 1 = 17.6043243, 1 = 17.5977, 2 = 72.9573, 3 = 51.3014, 4 = 22.9889, 5 = 5.99965, J = 0.000000916.