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k中心点算法，也就是PAM算法。是数据挖掘中聚类分析的一种手段，用途广泛。-k center algorithm, i.e. PAM algorithm. Data mining is a means of cluster analysis, and versatile.
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java 关联关系分析 apriro算法源代码 很好-java association analysis algorithm source code well apriro
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K均值聚类算法，对风电机组功率数据进行聚类分析，包括详细的程序说明。
只要把这两个文件放入一个空文件夹下，在MATLAB中执行m文件，就可得到聚类结果。-K-means clustering algorithm, the wind turbine power data clustering analysis, including a detailed descr iption of the procedures. As long as these two files into an empt
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isodata迭代自组织聚类算法源代码，直接运行，效果不错-Iterative Selforganizing Data Analysis cluster algorithm，source code without error
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社会网络影响最大化问题中的模拟退火算法，是格局爬上算法的一种优化算法，用于社会网络分析.-Social network influence maximization problem in simulated annealing algorithm, is a kind of pattern climb algorithm optimization algorithm, for social network analysis.
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利用fortran语言实现最优插值算法，使用于大气海洋资料融合分析-Using FORTRAN language to realize the optimal interpolation algorithm, used in Marine atmosphere data integration analysis
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由于Kmeans聚类分析是一个局部的搜索过程，因此加入遗传算法进行全局搜索选择最优的初始中心点使得Kmeans算法产生较大的改进-Since Kmeans Cluster analysis is a local search process, so join a global search for the genetic algorithm to the optimal initial centers such Kmeans algorithm produces greater improve
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常见算法设计与分析源代码，包括背包问题，n皇后问题，大整数乘法，阶乘问题，汉诺塔等-Common algorithm design and analysis of source code, including the knapsack problem, n queens problem, large integer multiplication, factorial problem, Tower of Hanoi, etc.
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在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。本程序是SVM的python实现，用的是SMO算法。只能进行分类，并且能够显示图形结果。-In the field of machine learning, support vector machines SVM (Support Vector Machine) is a supervised learning model is usually use
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朴素贝叶斯法主要根据概率论中的贝叶斯法则，是一种很好的用于文本分析的机器学习算法-Naive Bayes method is a kind of machine learning algorithm based on the theory of probability, which is a good machine learning algorithm for text analysis.
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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
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KFDA是FDA进行首先投影到核空间，然后进行判别分析，核技巧提高了算法的可行性。-KFDA said the FDA is first projection in kernel space, and then the discriminant analysis, nuclear techniques to improve the feasibility of the algorithm.
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半监督判别分析（SSDR），是南京大学数据挖掘研究所提出的一种新的半监督降维算法，对于数据挖掘和类别样本的获取有着十分重要的借鉴价值。-A semi-supervised discriminant analysis (SSDR), is one of the types of data mining research institute of nanjing university puts forward new a semi-supervised dimensionality reductio
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最近提出的利用互信息算法来计算词语权重，对细粒度情感分析是十分重要的一步。-Recently proposed mutual information algorithm to calculate the weight of the words, fine-grained sentiment analysis is a very important step.
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这是一个数据挖掘的算法模型，可以实现多维度、多数据、多分类的数据分析。包含对样本和数据的预处理算法，LM神经网络算法和DT决策树算法，并对两种模型进行评价的算法。-This is a data mining algorithm model, you can achieve multi-dimensional, multi-data, multi-class data analysis. Including the preprocessing algorithm for samples and d
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实现非负矩阵分解算法和独立成分分析，得到遥感遥感图像解混结果(The non negative matrix factorization algorithm and independent component analysis are implemented to get the unmixing results of remote sensing images)
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基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。
经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set.
After PCA dime
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