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short-distance
- 本程序使用遗传算法实现了最短路径，而且本文代码是matlab代码。-matlab code of ...
FP-and-apriori-code
- FP和Apriori算法实现，Java代码，myeclipse下可直接使用！-FP and Apriori algorithm, under the Java code, myeclipse can be used directly!
NaiveBayes-master
- 对文本信息进行分类，训练和学习，利用朴素贝叶斯算法实现。-Text information on the classification, training and learning, with Naive Bayes algorithm.
AprioriAlgorithm.tar
- apriori的c#实现代码，利用该算法实现频繁模式的挖掘和关联规则的发现，此经典算法的类接API可以嵌入到自己开发的应用程序中应用。-the complementation of Apriori algorithm using c#
stable_matching
- 自己用c++写的Stable matching稳定婚配理论的算法实现，应该可以直接使用-Stable matching
closet-pair-problem
- 求平面内中距离最短的两点的距离,使用分治算法实现的C++代码-closet pair problem
k-means
- k-means算法实现，能够直接导入直接运行，对学士有很大的帮助-k means algorithm, you can run
knn
- K近邻分类算法实现 in Python -KNN Classfier in Python
pyspark_process
- 使用pyspark进行文本分类算法实现,其中使用了tf-idf表示-Use pyspark text classification algorithm, which uses the tf-idf representation
DBScan03
- DBScan算法实现，用Java高级编程语言正确实现DBSCAN算法，DBScan是一种基于密度的聚类算法，它有一个核心点的概念：如果一个点，在距它e的范围内有不少于MinP个点，则该点就是核心点。核心和它e范围内的邻居形成一个簇。在一个簇内如果出现多个点都是核心点，则以这些核心点为中心的簇要合并。最终输出找到的簇及其数据点。-DBScan algorithm, using high-level programming language Java is implemented correctly
cluster
- 数据挖掘cluster聚类算法实现源码!-cluster clustering algorithm source code
viterbi
- 基础的viterbi算法实现，java代码实现，kmeans代码实现，代码源码-Based viterbi algorithm, java code, kmeans code, the code source
BPFPA-for-cluster-analysis
- 花粉授粉聚类算法,实现多种数据集测试，聚类效果相比更优秀-Flowes Pollination clustering algorithm
LARS算法
- 包括LARS的经典文章和实现代码（MATLAB）(Abstract There are a number of interesting variable selection methods available beside the regular forward selection and stepwise selection methods. Such approaches include lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operat
基于粗糙集的层次聚类算法研究
- 实现了两种基于粗糙集模型的层次聚类算法，采用java编程语言实现(Hierarchical clustering algorithm for categorical data using a probabilistic rough set model)
SSTCA
- 半监督迁移SSTCA算法实现,matlab代码。包括拉普拉斯图矩阵(Semisupervised Domain Adaptation via Transfer Component Analysis)
AP聚类算法和案例
- ap聚类算法实现三维数据点的分类，demo为案例(AP clustering algorithm realizes the classification of data points, demo as a case.)
机器学习算法实现
- 实现主流机器学习算法，代码经过检验，都能跑的通。(Implementing Mainstream Machine Learning Algorithms)
数据挖掘各类算法
- apriori、id3、c4.5、fp树等算法的的python实现(Python implementation of apriori, id3, c4.5, FP Tree and other algorithms)
降维code
- 了解降维、特征筛选等基本原理 掌握PCA、SVD、LAD和NMF等算法实现及应用(Understand the basic principles of dimensionality reduction and feature selection Master the algorithm implementation and application of PCA, SVD, lad and NMF)