十大经典排序算法多语言实现合集（含JavaScript）

排序算法是构建数据结构和算法的基石，它包含内部排序和外部排序两种主要类型。内部排序适用于内存中进行数据排序，而外部排序则用于处理无法一次性加载到内存的大规模数据集。 常见的内部排序算法： 插入排序 希尔排序 选择排序 冒泡排序 归并排序 快速排序 堆排序 基数排序 时间复杂度： 平方阶 (O(n2))：直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序 线性对数阶 (O(nlog2n))：快速排序、堆排序、归并排序 O(n1+§) (0<§ 线性阶 (O(n))：基数排序、桶排序、箱排序 稳定性： 稳定排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序 非稳定排序算法：选择排序、快速排序、

十大经典算法的 PDF 资源挺适合你随时翻出来啃一啃，C4.5、kMeans、Apriori这些老熟人都在里头，基础稳固了，用起来也顺手。 Java和MATLAB的相关实现也不少，比如要是想跑个Apriori，有现成的 C++源码，自己改改也挺方便。http://www.cpud.net/down/12084.html这个链接可以去看看。 PageRank想做网页排序，嗯，直接撸个脚本试试也挺好，源码也有，适合想自己玩一套的，http://www.cpud.net/down/7071.html可以直接下。 要是你课程项目急着交，C4.5的 MATLAB 版源码也有，响应也快，http://ww

数据挖掘的经典十算法合集，真的挺实用的。像是C4.5、K-Means、SVM这些老牌算法都涵盖了，而且讲得也蛮清楚。每种算法都有简介、原理和应用场景，阅读起来不费劲，适合你拿来快速回顾或者初学者入门参考。 C4.5 的连续属性做得还不错，像客户分类、信用评分这类数据复杂的任务挺常用。要是你平时用Python或者Matlab跑分类模型，可以顺便参考一下里面附的源码链接，能节省不少时间。 K-Means 聚类也有提，而且还了C++和Python版本实现。用来做市场细分或者用户画像是比较合适的，代码也比较好上手。 支持向量机（SVM）讲得也挺细，从超平面到核函数都有提到，文本分类、人脸识别都能拿来用

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数据挖掘十大经典算法解析 本篇解析数据挖掘领域的十大经典算法，深入剖析其核心原理、应用场景以及优缺点，帮助读者快速掌握这些算法的精髓。 1. 关联规则挖掘 (Apriori算法) 2. 分类与回归树 (C4.5 算法) 3. K-Means 聚类算法 4. 支持向量机 (SVM) 5. EM 算法 6. PageRank 算法 7. AdaBoost 算法 8. 朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 算法 9. CART 决策树 10. kNN 算法 每个算法都配有详细的解释和示例，力求清晰易懂，帮助读者构建数据挖掘的知识体系。

数据挖掘十大经典算法解析 本篇解析数据挖掘领域中最具代表性的十种算法，深入探讨其原理和应用。 1. C4.5 决策树 C4.5 算法是一种用于生成决策树的经典算法，通过信息增益率选择最佳分裂属性，构建高效的分类模型。 2. K-Means 聚类 K-Means 算法是一种常用的聚类算法，通过迭代计算样本与聚类中心的距离，将数据划分到不同的簇中。 3. 支持向量机 (SVM) SVM 算法是一种强大的分类和回归算法，通过寻找最佳分离超平面，实现对数据的有效分类。 4. Apriori 算法 Apriori 算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法，通过频繁项集生成关联规则，揭示数据项之间的潜在联系。

本合集包含 200 多页的权威机器学习算法总结，包括十个经典算法，每个算法有详细的 20 多页介绍。

数据挖掘里的老炮儿算法，C4.5和k-Means绝对得提一下。C4.5就是那种擅长做分类判断的老江湖，能缺失值、连续属性，还支持剪枝，泛化能力比较强。虽然效率一般，但稳定性、准确率都挺高，尤其适合做结构清晰的分类任务。 k-Means是聚类界的门面担当，逻辑不复杂，速度也快，挺适合快速划分数据群组的需求。想分个用户群、找出购物行为相似的群体，它还蛮合适的。但它对初始值比较敏感，结果容易被随机初始点带歪，得多跑几次取平均。 如果你喜欢实战代码，有几个语言版本推荐给你：C 语言实现、Python 版、Matlab 写的，都还挺适合入门和练手。 另外，Apriori在做商品推荐这块也常见，SVM在文

十大经典数据挖掘算法 k-近邻算法 (KNN) 决策树 (DT) 朴素贝叶斯 (NB) 支持向量机 (SVM) 聚类分析 (CA) Apriori算法 FP-Growth算法 PageRank算法 TF-IDF算法 EM算法