资源列表
community
- 基于FastUnfolding实现的社区发现方法，网上找的源码。-FastUnfolding
fin_cpp
- fin-cpp算法，是一种快速频繁项挖掘算法，比fpgrownth还要快。SCI已发表认证-fin-cpp, a fast frequent itemsets method
MLKNN
- 针对单标记学习算法KNN进行改进，适用于多标记数据集改造而成的多标记K临近算法。java代码-Improved learning algorithm for single marker KNN, suitable for multi-label data sets adapted multi-label K near the algorithm. java code
TreeGrowthForIris
- 数据挖掘十大算法之一，决策树归纳算法，用于iris.data数据，能够实际运行-Data mining is one of ten algorithms, decision tree induction algorithm for iris.data data, can actually run
DataMiningApriori
- apriori的java实现，写的有点长，不能输出关联规则。经测试，可用。-apriori achieve the java, write a bit long, you can not output association rules. Tested and available.
FP-tree
- 通过pyspark实现了fptree的使用，得到频繁项集-By pyspark realized fptree used to obtain frequent itemsets
KSVD
- ELAD论文中的KSVD分解标准程序，可对照论文进行理解-ELAD papers in the KSVD decomposition standard procedures, can be controlled to understand the paper
yntersjction
- Runge_Kutta算法 在计算方法中对微分方程进行求解,迭代进行求解,效率较高()
concurreaf
- 用VB实现矩阵特征值的求解算法集,包括：对称矩阵的雅可比变换,实对称阵为三对角阵的特征值求解,等五种特征值求解算法,()
issembly
- 非常直观的一个随机数计算代码；可以在你买彩票而无法想数字时帮你一个忙,()
knn
- 模式识别中的k近邻算法，经过测试，运行结果很好。 最小距离分类器 : 它将各类训练样本划分成若干子类，并在 每个子类中确定代表点 。测试样本的类别则以其与这些代表点距离最近作决策。该方法的缺点是所选择的代表点并不一定能很好地代表各类，其后果将使错误率增加。(The k nearest neighbor algorithm in pattern recognition has been tested and the result is very good. Minimum distance c
DBSCAN
- 名称：DBSCAN经典聚类算法 功能：聚类数据集 类别：密度聚类算法(Name: DBSCAN Classic Clustering Algorithm Function: Clustering dataset Category: Density Clustering Algorithm)