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我在GitHub上上传的一些关联规则/频繁模式挖掘的代码。 具体使用方法，可参考我的GitHub主页http://github.com/DMDarkness/Data-mining，上面也有下载 Apriori and FP-growth: 这两个算法很常用，不介绍了 BOSO-HD：一个基于二元粒子群算法的频繁模式挖掘算法，论文https://link.springer.com/article/10.1007/s11771-016-3224-8 ARMGA：一个基于遗传算法的关联规则挖掘算法，论文http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417408000195 FI-GF：一个基于粒计算与模糊理论的频繁模式挖掘算法，论文http://downloads.hindawi.com/journals/mpe/2015/623240.pdf CLT：一个基于中心极限定理的频繁模式算法，论文https://link.springer

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实验器材: 阿波罗STM32F429开发板 实验目的: 学习GPIO作为输出的使用 硬件资源: 1,DS0(连接在PB1)  2,DS1(连接在PB0) 实验现象: 本实验通过代码控制开发板上的两个LED：DS0和DS1交替闪烁，实现类似跑马灯的效

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#include < iostream.h > #include < stdio.h > #include < string.h > 结构点头 { 名称 char [10] ； int 的时间 ； int 等 ； } 节点 [10]，x; int n，m ； 双 av，w = 0 ； void sort) { int i、 j ； 为 (我 = 0 ； 我 < n-1 ； + + 我） 为 (j = i + 1; j < n; + + j) { 如果 （节点 [i] 时间 > node[j].time) { x = 节点 [i] ； 节点 [i] = 节点 [j] ； 节点 [j] = x; } } } void read) { int i; cout n; 为 (我 = 0 ； 我 < n; + + 我） { cout 节点 [i].name ； cout 时间节点 [i] ； } } void print) { int i; cout

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