candidate_elimination算法C++实现

C++实现《算法导论》

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

算法与数据结构 1 2024-05-19

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

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

堆优化迪克斯特拉算法详解与 C++ 实现

使用堆优化迪克斯特拉算法，可以求出加权有向/无向图中指定顶点到所有其他顶点的最短路径。适用于稀疏图且边权为正。 算法基于优先队列（小根堆），记录两个数据：当前顶点到源顶点的距离和当前顶点。它按以下原则更新距离：- 如果距离相同，优先处理任意顶点。- 仅记录以下情况的距离：- 起点到源顶点的距离为 0- 其他顶点到源顶点的最短距离和可直达的边 优先队列的入队和出队时间复杂度为 O(logn)，而入队次数等于边数（有向图）或边数的两倍（无向图）。因此，总时间复杂度为 O(ElogE)，其中 E 为边数。

算法与数据结构 4 2024-04-30