算法实现

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

本程序提供LMS算法的简洁MATLAB实现，适用于各种滤波和自适应信号处理应用。其易用性和效率使其成为快速原型设计和算法评估的宝贵工具。

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

这篇文章介绍了如何使用Matlab编写Dijkstra算法，输入包括一个图矩阵（包含N个节点，大小为N*N）、源节点编号和目标节点编号，输出为节点路径和对应的距离。Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法，通过逐步扩展最短路径集合来实现路径计算。

使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。

基于MATLAB的SURF算法源代码，经过验证可靠。SURF算法是在SIFT基础上的改进，采用滤波盒替代DOG运算，将特征点维数从128维降至64维，保持高准确率和鲁棒性的同时，显著提升了计算速度。

PCA 降维方法的代码实现，挺适合数据和机器学习的小伙伴。你可以用它来高维数据，你降低模型复杂度，提升计算效率。其实，PCA 的核心思想是把数据从高维空间映射到低维空间，保留主要特征，去掉噪声。这对图像、数据降维等领域有用。 在 MATLAB 里实现 PCA 也比较简单，流程大致是：先标准化数据，再计算协方差矩阵，求特征值和特征向量，进行数据转换。你可以通过princomp函数轻松完成这些操作。PCA 的优势是降维高效，但对于非线性数据效果不太好，这时候可以尝试其他降维方法，比如ICA或LLE。 如果你有实际的项目需求，这段代码应该能帮到你。别忘了，代码的实现不仅是学习 PCA 的好机会，还能

Apriori 算法的 Java 代码实现，结构清晰，逻辑也蛮顺的，适合拿来学习关联规则挖掘的基本流程。ArrayList+HashMap组合拳搞定事务存储和频繁项集，嗯，挺经典的做法。事务数据库的读取用的是一个readTable方法，从 TXT 里按行读，每行按空格分，操作也不复杂。整个流程是：先拿最小项集（单个元素）开始，算支持度，剪一剪，符合的就进频繁项集，继续组合更大的项集，直到挖不出新货为止。剪枝部分用的pruning方法，也挺直接，就是看哪个候选集支持度低就干掉哪个。支持度和置信度两个参数是关键，你可以手动设，比如min_support = 0.2这种。规则生成用的是强关联规则逻辑

数据挖掘里的聚类算法不少，CURE 算法算是比较的那一类，抗噪能力强，聚类形状也不挑。推荐你看看这份 PPT，讲得挺详细，图示也清楚，思路梳理得比较顺。多个代表点+缩放策略的思路，在那种不规则分布、带噪声的数据时，表现还蛮稳定。你要是之前用惯了 K-means，第一次接触 CURE 会觉得思路不太一样，但看完这个文档应该就清楚多了。实现上也不算复杂，就是聚类前加了点小操作，比如先随机采样、再做层次聚类、挑点代表点压缩一下。Python写起来也蛮顺，推荐搭配下scikit-learn或NumPy练练手，效果直观。嗯，顺带一提，除了 CURE 之外，LSNCCP 算法也值得看看，聚类思路也挺有意思

这是一个基本的蛙跳算法matlab实现，具有一定的实用价值。