Java算法大全

《Java 面试手册》这本资料，覆盖了从基础到高级的多知识点，像是Java 集合、异常与反射、IO 与 NIO、JVM、Linux、MySQL，还有框架如Spring、MyBatis等等，内容挺全面的。如果你正在准备 Java 面试，或者想要了解企业级应用开发的实战，真的挺推荐看看这本资料。它不仅包含了基础的 Java 知识，还有多实际开发中常用的技术，像是Redis、Dubbo、Nginx等，帮你打好扎实的技术基础。此外，书中的案例和相对简洁易懂，甚至配合一些技术文章，可以你更深入了解相关技术的使用场景。如果你想学 Java，掌握这些技术重要。如果你还不知道如何下手，可以从这些资料入手，挺有

随机取点作为初始簇中心，循环求平均值和计算距离，最终实现数据分类

Apriori 算法的 Java 代码实现，结构清晰，逻辑也蛮顺的，适合拿来学习关联规则挖掘的基本流程。ArrayList+HashMap组合拳搞定事务存储和频繁项集，嗯，挺经典的做法。事务数据库的读取用的是一个readTable方法，从 TXT 里按行读，每行按空格分，操作也不复杂。整个流程是：先拿最小项集（单个元素）开始，算支持度，剪一剪，符合的就进频繁项集，继续组合更大的项集，直到挖不出新货为止。剪枝部分用的pruning方法，也挺直接，就是看哪个候选集支持度低就干掉哪个。支持度和置信度两个参数是关键，你可以手动设，比如min_support = 0.2这种。规则生成用的是强关联规则逻辑

Apriori 算法的 Java 实现，蛮适合想亲手撸一遍关联规则挖掘流程的朋友。全程不用第三方库，只靠标准 JDK 8，逻辑清晰，结构工整，尤其适合做算法原理的理解练习。候选集生成用的是Fk-1 × F1和Fk-1 × Fk-1这两种方式，规则生成也优化过，把原来ap-genRules里没覆盖的规则也补上了。嗯，比较贴合真实需求。

Oracle 函数大全 Oracle 数据库提供了丰富的内建函数，帮助开发者高效地进行数据操作与查询。以下是一些常用的 Oracle 函数示例： 字符串处理函数： CONCAT(str1, str2): 连接两个字符串。 SUBSTR(str, start, length): 截取字符串的一部分。 LENGTH(str): 返回字符串的长度。 日期与时间函数： SYSDATE: 获取当前系统日期。 TO_DATE(str, format): 将字符串转换为日期。 ADD_MONTHS(date, n): 向日期加上指定月数。 聚合函数： COUNT(expr): 返回指定列的

《算法第四版谢路云翻译》是一本深入浅出的算法入门书籍，以Java语言为实现基础，内容精炼易懂，非常适合初学者。

利用DBSCAN聚类算法实现的核心思想是：遍历所有未访问点，若为核心点则建立新簇，并遍历其邻域所有点（点集A），扩展簇。若簇内点为核心点，则将其邻域所有点加入点集A，并从点集移除已访问点。持续此过程，直至所有点被访问。

KNN 算法的 Java 实现，写起来其实挺直观的，逻辑也不复杂，适合刚上手机器学习的同学练手。你只要搞清楚怎么量距离、怎么选最近的 K 个，投票分类就行。用 Java 来实现也蛮方便的，数据结构清晰，扩展性也不错。 距离计算的方式可以选常见的，比如欧氏距离、曼哈顿距离，你可以封装成一个DistanceCalculator类，方便后期扩展。预测的时候，把每个样本和待预测的样本一一对比，存一下距离，排序，挑前 K 个出来。 类设计也别太复杂，一个Sample类搞定特征和标签，再加一个KNN类负责训练和预测。预测的时候调用predict()，传入新样本，它会自动返回分类结果，蛮好用的。 如果你数据

Aproiori算法是数据挖掘中经典的方法，用于发现数据库中的频繁项集和关联规则。由R. Agrawal和R. Srikant在1994年提出，它通过迭代寻找满足最小支持度阈值的项集。在Java实现中，我们首先生成项集，计算单个项的支持度，并利用Apriori性质生成闭合频繁项集。关键在于设计合适的数据结构和有效的剪枝策略，如使用Map存储项集和支持度，以及候选集的处理。Java代码可以从单元素频繁项集开始逐步生成更大的频繁项集，确保算法的高效性和可扩展性。

涵盖18种经典数据挖掘算法及Java代码实现，包含决策分类、聚类分析、链接挖掘、关联规则挖掘、模式挖掘等多个方面，并提供每种算法的详细代码示例。