使用C++实现ReliefF算法进行特征选择

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

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

使用Matlab和C++实现快速行进（FM）方法进行长除法计算

快速行进（FM）方法用于计算穿过各种地质层的地震波首次到达时间。此实现支持复杂地理区域的模拟，其中水平平面复杂而垂直维度均匀。该方法在Matlab和C++中均有实现，C++版本的速度比Matlab快100倍。此外，还提供了Matlab包装器，允许灵活的高级输入和数据处理。一阶和二阶有限差分方案均可用，并且在需要时能够自动恢复到稳定的一阶方案。

Matlab 0 2024-08-11

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

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

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

使用weka进行属性选择

使用weka进行属性选择可以提高模型性能和减少计算复杂度。通过选择合适的属性，能够去除冗余信息，提升分类效果。常见的属性选择方法包括信息增益、卡方检验和基于关联规则的方法。使用这些方法，可以有效地对数据进行预处理，为后续的机器学习模型训练提供更好的数据基础。

算法与数据结构 2 2024-07-13