算法集合

数学建模用的 MATLAB 算法包，真挺全的。压缩包里放了三十多种常见算法，像线性规划、非线性规划、模拟退火、粒子群优化这些全都能找到。每个算法都配了数据和案例，直接跑就行，适合建模比赛或者平时做科研的你。 线性规划、非线性规划用的比较多，linprog和fmincon这些函数都常见，调参也方便，文档也多。动态规划稍微麻烦点，多时候得自己写，但打比赛用到的不少，比如背包问题、路径选择。 模拟退火和遗传算法是优化里的老朋友了，虽然速度慢点，但全局搜索能力还挺强，适合求复杂系统的最优解。你用 MATLAB 写点自定义函数就能跑，网上案例也多。 还有粒子群优化、模糊逻辑、神经网络这些偏智能算法的，工

cfcc-main.zip 里包含了许多经典的 C 语言项目，涵盖了从基础到进阶的多种算法与数据结构实现。比如你可以在里面找到冒泡排序、九九乘法表、递归汉诺塔、文件操作等多个实用的小项目。这些代码不仅是初学者练习的好材料，也适合中级开发者进一步加深对数据结构和算法的理解。你可以快速找到自己需要的实现，直接用来参考或者修改。如果你对指针、结构体、文件操作这些部分感兴趣，里面也有不少相关示例哦。像是多级指针、动态链表、结构体指针的应用都挺有意思的，实际开发中也能派上用场。每个项目代码都写得挺简洁，注释也还不错，适合快速上手。建议你根据自己想了解的内容，挑选相关代码进行学习。如果你刚好在学习数据结构

优化模型EDA应用广泛，以下列出5种包含数据包络分析（DEA）的优化算法： 基于DEA的权重向量优化算法 基于DEA的约束优化算法 基于DEA的层次分析优化算法 基于DEA的遗传算法优化算法 基于DEA的模拟退火算法优化算法

决策树的直观结构和可解释性挺适合刚接触机器学习的你。像ID3、C4.5这些经典算法，不光能搞分类，理解起来也比较容易，适合做一些基础的数据挖掘项目。k-means聚类和SVM分类，属于那种你早晚得用的家伙，前者迭代速度快，后者在小样本场景下还挺能打。还有朴素贝叶斯，虽然假设有点理想化，但胜在上手简单，效果还不错。你要是正准备搞决策树实现，不妨看看后面那几个资源链接，Java和MATLAB版的都有，源码能直接跑，蛮实用的。

针对旅行商TSP问题，使用多种智能优化算法，包括禁忌算法、模拟退火、粒子群、蚁群和遗传算法。Matlab代码中包含详细的注释，适合学习和参考。

《Matlab建模常用算法集合》是一个包含多种经典算法实现的宝贵资源，涵盖优化、数据分析、预测、图像处理、机器学习等多个领域。这些算法在科学研究、工程应用以及教育中广泛应用。其中包括多目标规划的Matlab程序，用于解决具有多个目标函数的优化问题，主成分分析的降维代码，能有效提取数据主要特征，以及支持向量机等算法的实现。此资源对于研究人员和工程师来说，无论是初学者还是经验丰富者，都具有极高的价值。

数据挖掘的经典算法配上 MATLAB 的灵活实现，资源挺全，适合想动手练练的你。源码打包好了，分类、回归、聚类这些主流方法都能找到。像fitctree搞决策树，fitcsvm跑支持向量机，还有kmeans做聚类，用起来都还挺顺手。如果你是前端转数据方向，或者 AI 建模刚入门，这套代码拿来试试挺合适的。

数据挖掘里的宝藏资源，不分享一下都觉得过意不去。关联规则的几种经典算法，像 Apriori 什么的，整理得还挺全。每篇文章都配了下载链接，直接拿来就能用。你平时搞推荐系统、购物篮的，估计会用得上。

GAC 工具箱包含针对大数据集优化的一系列图聚类算法。 基于结构描述符的算法：使用图结构定义簇描述符，通过最大化描述符增量确定合并顺序。可实现 zeta 函数和路径积分等描述符，并支持自定义描述符设计。 图度链接 (GDL) 算法：性能优于归一化割和频谱聚类，速度更快。 此工具箱由 Wei Zhang 维护，邮箱：wzhang009@gmail.com。

集合覆盖问题的贪心算法，有点意思。用的是 Chvátal 那套经典思路，但做了点小优化：选择的时候，多个方案里挑最大的集合，再做一次精简，把能被合并的集合踢掉，结果会更干净。GREEDYSCP函数用起来也挺直观，输入集合矩阵就能跑，输出解集合和索引。蛮适合用在短序列分类、宏基因组啥的，Matlab 写的，跑得也还不错。如果你是做数据挖掘或计算生物的，这段代码还挺值一试的。