Thomas算法的通用MEX实现MEX (C/C++) Thomas算法的实数和复数数据解决方案

这篇文章介绍了图像矩阵Matlab代码的C++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP）。这是Florian Bernard原始MEX代码的C++接口，实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法。我们演示了如何使用SuiteSparse Matrix Collection构建稀疏矩阵，并展示了C++和MEX代码的应用。为了解决示例LAP，需要按照以下步骤操作：（1）从UFget网站下载数据，并将其添加到Matlab搜索路径；（2）运行Matlab文件，将稀疏模式写入Data/UFmat_XXXX.dat文件；（3）构建Florian的auctionAlgorithmSparseMex.cpp到MEX函数并调用，解决示例LAP；（4）在Data目录中生成LAP文件后，通过C++代码运行解决方案。

上传的代码涉及目标跟踪，包括MATLAB实现的meanshift算法。

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。

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。

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。

介绍如何将2005 Express Edition的Visual C/C++设置为Matlab mex编译器的步骤。如果您想使用免费的Microsoft Visual C/C++编译器来编译C mex文件，并且希望在Matlab命令行工具中进行操作，而不是使用Visual Studio IDE创建项目和编译，适合您。同时，提供了对mex安装和mexopts.bat文件的详细配置说明。

该项目提供一个 C mex 文件，用于连接 Matlab 和 Motive (Optitrack 相机系统)。利用该文件，用户能够在 Matlab 环境下直接访问和控制 Motive 软件提供的功能，实现数据采集、分析和处理等操作。

通过C++编程语言实现了数据挖掘中的K最邻近算法。

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