峰值分类算法

该代码是基于 Rodriguez A, Laio A 发表在 Science 上的论文中提出的密度聚类算法实现。

带 GUI 界面的密度峰值聚类算法，运行直接上手。核心思路挺直观：先找出那些既孤独又热闹的数据点当作“类中心”，其他点就看谁密度高就跟谁走。用的是 Python 配合wxPython做图形界面，窗口那块比较友好，点点按钮就能跑结果，调试方便。 项目里自带了数据集，格式也好了，省了一大步。整体结构清晰，主要算法代码集中在几个函数里，看一眼逻辑就懂。GUI 部分用的wx.Panel、wx.Button这些控件，熟悉一点 wxPython 的话，快能上手二次开发。 如果你平时用 Python 做聚类，或者正想搭个可视化工具看看聚类效果，这套代码还蛮合适的。运行简单，改造空间也大。适合拿来当教学演示，

支持向量机的结构风险最小化原则，线性不可分问题拿手，适合搞分类任务的你。SVM 不靠经验拍脑袋，而是用数理逻辑来下判断，泛化能力也比较强。配上源代码、教程、仿真演示，学习起来事半功倍，推荐你看看。

随着数据量的激增，数据挖掘技术应运而生。分类作为数据挖掘中关键任务，有助于发现数据规律。本研究利用开源工具Weka对比不同分类算法的性能，帮助新手了解算法特点和掌握工具使用。分类算法在分类问题中发挥重要作用，是数据挖掘、机器学习和模式识别的重要领域。

该项目包含使用Matlab实现的基于局部密度峰值的最小生成树(MST)聚类算法(LDP-MST)代码。 文件说明: LDPMST_OPT.m: 实现LDP-MST算法(对应论文中的算法3)。 LDP_Searching.m: 包含算法1和算法2的实现。 LMSTCLU_OPT.m: 基于MST的聚类算法对局部簇进行聚类，并计算密度峰值。 drawcluster2: 用于可视化聚类结果。 综合数据集pacake: 包含实验中使用的综合数据集。

SVM，挺牛的一个机器学习算法。简单来说，它通过寻找一个超平面来划分数据，目标是让两类数据的间隔最大化，最终提升模型的泛化能力。对于小样本数据集有用，常见于文本分类、图像识别这些领域。最有意思的部分是它的核技巧，能把非线性问题变成线性问题，这样就能更好地复杂的数据集。 SVM 有个核心原则叫做最大间隔，就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类，这样能有效降低过拟合的风险。而且，支持向量离决策边界越近，它对分类结果的影响越大。所以，训练时找到合适的支持向量尤为重要。 说到核技巧，SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核（RBF），每种核函数适应不同的数据情况，比如 RBF

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。

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

WEKA 的分类算法用起来还是挺方便的，尤其是刚接触机器学习的朋友，拿来练手再合适不过了。它把常见的算法都收得蛮全，像朴素贝叶斯、支持向量机、多层神经网络这些，都可以一键试一遍，响应也快，效果看得见。 Bayes 系列的分类器比较适合有明确概率模型的任务，比如邮件分类。NaïveBayes就是经典的朴素贝叶斯，结构简单，适合上手。而BayesNet稍微复杂点，多了个结构学习，适合数据之间有因果关系的时候。 Functions 里的分类器也蛮有意思，MultilayerPerceptron就是多层神经网络，挺适合用来跑图像类任务，虽然慢点但精度还不错。SMO是用来训练支持向量机的，适合维度高但样

在进行数据挖掘时，选择合适的分类算法重要。WEKA了多种经典的分类算法，适用于不同的数据场景。比如，Bayes系列算法，包括NaïveBayes（朴素贝叶斯）和BayesNet（贝叶斯信念网络），适合概率性的分类任务。而Functions类别中的人工神经网络和SMO（支持向量机）则擅长复杂的非线性数据。Lazy中的 IB1 和 IBk 是基于实例的分类器，简单易用，适合初学者。如果你正在一些有挑战性的分类问题，不妨考虑一下这些算法。根据数据的不同特性选择合适的分类器，会让你的工作事半功倍哦。另外，WEKA 不仅支持这些算法，还了丰富的参数调优选项，你进一步提升模型性能。想要了解更多，可以参考下