数据挖掘的算法实现，用 MATLAB 来搞，真的挺方便的。

分类、聚类、神经网络这些常见算法，MATLAB 都有现成的函数和工具箱支持，比如 fitctree 搭配决策树、kmeans 聚类，响应也快，代码也简单。你要是新手，直接拿来跑一跑，再改一改，学习效果直观。

像ID3、C4.5这样的老牌分类算法，文档里讲得清清楚楚，代码一目了然。k-means就更不用说了，聚类界的老熟人，虽然对初始点挺敏感，但好在调试方便。加上神经网络工具箱，支持前馈、自组织、自回归这些网络结构，建模搞起来不难。

数据预这一块也有不少支持，像标准化、缺失值、特征降维，MATLAB 全能搞定。配合交叉验证、F1 分数这些评估方式，你可以快速验证模型效果。

资料包里还有不少参考链接，比如ID3 算法详解、K-Means 仿真这些都挺有的。你要是对算法理解不太透，先看看这些，再回去调代码，效率高多了。

如果你正想找一份比较实用、容易上手的 MATLAB 数据挖掘代码资源，这个“mitmatlab”的资料包值得一试，拿来练手也好，改造成自己项目用也不错。