算法集合

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

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。

这里包括了多种AI算法的Matlab程序，例如粒子群算法、蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、神经网络等。

DataMining Gem 提供了一系列数据挖掘算法，使用纯 Ruby 编写，无需依赖扩展。 它实现了基于密度的聚类 (DBSCAN)、Apriori 网页排名、k 最近邻分类器、k 均值、朴素贝叶斯等算法。

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。

随着2024年的到来，基于Rust算法集合正在迎来新的发展。这些算法不仅令人印象深刻，还展示了Rust在编程界的领先地位。

MYRA是一个专为数据挖掘分类任务设计的蚁群优化（ACO）算法集合。该集合包括流行的规则归纳和决策树归纳算法，支持命令行调用，并且可以轻松集成到您的Java代码中。MYRA采用模块化体系结构，允许简单扩展以整合不同的处理流程和调整参数值。项目托管在：https://github.com/febo/myra

Java聚类算法可视化不同聚类算法的工具集合，展示每个算法步骤的动态演示。包括KMeans、ISODATA、FLAME和DBSCAN。通过运行Plot.java文件，您可以观看动画演示。数据为随机生成，但展示了各算法的相关模式。

Redis工具集合 此中包含Redis服务端 (64位) 和图形化界面工具，助您高效管理和使用Redis。

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