C++实现《算法导论》

C++ Apriori 算法实现

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。

数据挖掘 2 2024-05-21

K最邻近算法C++实现

通过C++编程语言实现了数据挖掘中的K最邻近算法。

数据挖掘 4 2024-04-30

candidate_elimination算法C++实现

数据挖掘入门程序中candidate_elimination算法使用C++语言实现。

数据挖掘 4 2024-04-30

C++实现Apriori数据挖掘算法详解

Apriori数据挖掘算法是一种经典的关联规则学习方法，专用于发现大数据集中的频繁项集和强规则。在商业智能、市场分析和医学诊断等领域有广泛应用。C++作为高效的编程语言，提供了优秀的内存管理和丰富的库支持，是实现这一算法的理想选择。深入探讨了Apriori算法的核心原理及其在C++中的实现方式。

算法与数据结构 0 2024-09-13

Apriori算法C++实现的详细指南

Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，在C++中的实现具有重要意义。将详细介绍如何在C++环境下实现Apriori算法，包括算法的基本原理、关联规则的生成过程以及优化策略。读者将通过了解如何利用C++语言强大的性能优势来实现高效的关联规则挖掘。

数据挖掘 0 2024-08-30

MATLAB和C/C++中的目标跟踪算法实现

上传的代码涉及目标跟踪，包括MATLAB实现的meanshift算法。

Matlab 2 2024-07-31

机器学习与梯度下降算法 C++ 实现

运用 C++ 实现梯度下降算法，为机器学习项目提供解决方案。

数据挖掘 3 2024-04-30

使用C++实现ReliefF算法进行特征选择

ReliefF算法是一种基于实例的特征选择方法，在机器学习和数据挖掘中广泛应用于评估特征的重要性。该算法通过衡量特征在近邻实例间的差异来识别能有效区分不同类别的特征。C++实现ReliefF算法需要理解其核心步骤，包括初始化样本集、计算近邻、计算特征权重等。算法的复杂度取决于样本量、特征数量和近邻数目k，优化实现可提高计算效率和算法性能。在实际应用中，通过"ReliefTest"文件验证和性能测试算法实现的准确性和效果。

算法与数据结构 3 2024-07-21

C++实现约瑟夫环问题

该实现使用了C++来解决约瑟夫环问题。

算法与数据结构 3 2024-04-30