算法案例分析

FP_Growth 算法挺适合做频繁项集挖掘，尤其是在大数据场景下，效率比传统的 Apriori 算法高多了。通过 FP_tree 这棵树，可以压缩数据，减少内存使用，效率也大大提升。你可以从FP-tree 算法的演示文本中了解到如何构建这棵树，理解它的结构后，再看算法源码的部分，深入理解 FP_Growth 的实现。整个过程其实是挺直接的，只是要注意剪枝操作，这样能让挖掘过程更高效。压缩包中的可执行程序的演示可以你直观地看到实际运行效果，像实际数据时，如何通过 FP_tree 来提取频繁项集。如果你自己动手，可编译程序代码也可以帮你编译并运行这个算法，调整代码来适应不同的数据集。，这个资源对

朴素贝叶斯算法案例：生日月份预测 为了阐释朴素贝叶斯算法的应用，我们以生日月份预测为例进行说明。 假设我们分别从北半球和南半球收集了100个人的生日月份数据。 北半球样本： 1月到12月出生人数分布：3, 4, 5, 7, 10, 13, 14, 15, 12, 8, 5, 4 对应月份出生率：0.03, 0.04, 0.05, 0.07, 0.10, 0.13, 0.14, 0.15, 0.12, 0.08, 0.05, 0.04 南半球样本： 1月到12月出生人数分布：15, 12, 9, 6, 4, 3, 4, 5, 7, 9, 12, 14 对应月份出生率：0.15, 0.12,

本书以案例驱动的方式，深入解析遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、粒子群算法和神经网络算法等常用智能算法。通过丰富的实例，阐述每种算法的核心原理，并结合MATLAB编程，展示算法的实际应用。

介绍了序列模式挖掘领域中的AprioriAll算法，探讨其在数据分析中的应用。AprioriAll算法是一种经典的序列模式挖掘算法，通过对数据序列进行频繁模式的发现，帮助分析师深入了解数据之间的关联规律。

优化控制技术中，动态矩阵控制（DMC）算法利用对象阶跃响应预测模型，结合滚动实施和反馈校正，以优化工业控制过程。详细阐述了预测控制的发展历程及其在工业控制中的应用，深入探讨了动态矩阵控制算法的生成、现状及其在实际应用中的分析。通过理论推导，证明了动态矩阵控制在优化控制领域中的重要性和未来研究方向。

SQL Server 2005 的数据挖掘功能还挺实在的，尤其是《数据挖掘原理与应用》这本书里带的那些算法案例，实操性蛮强。像关联规则、聚类、分类这些经典玩法，它都一步步给你讲清楚，还搭配 SQL Server 自带的可视化工具用着也方便。书里的Data Mining Designer和DMX 语言部分也比较有料，不止是理论堆砌，真能跑起来那种。比如你想做个客户细分、预测用户流失，用它内置的模型加点数据试一把，快能看到效果。数据挖掘流程也讲得清清楚楚，从数据清洗到模型部署，每一步都落到实处，完全不像有些资料一上来就开始讲深奥算法。这书最大优点就是：你照着做，十有八九能跑通。想深入的话，后面还推

《MATLAB 智能算法 30 个案例》里的数据模型还挺实用的，尤其是你要在控制系统、优化算法和路径规划这些场景里折腾的话，能省不少功夫。像LQR模型，用lqr函数就能跑出最优控制器配置，适合搞机械臂、双摆这些系统的朋友看看。优化算法里，遗传算法部分还蛮全的，适应度函数怎么写、ga参数怎么调都有例子。你要搞电路设计、生产调度这些，用它试试还挺方便的，基本不用从头摸索。至于经典的旅行商问题（TSP），你可以用遗传算法或者模拟退火来解，数据集也给了，城市规模不一，适合练手。用起来思路也清晰，比如怎么读入数据、构建邻接矩阵这些，写得比较细。嗯，如果你刚好在用 MATLAB 搞智能算法，又不想重复造轮

本案例展示了最基本的遗传算法，通过动态图像可视化方式演示了求解过程，用于分析求解函数的最小值或最大值。遗传算法是一种模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的计算模型，通过模仿自然进化来寻找全局最优解。与传统求解算法相比，遗传算法具有独特优势，能有效找到全局最小值。

基于DEA的效率评估分析PPT课件（MATLAB优化算法案例详解与应用指南）.ppt

MATLAB优化算法案例分析与应用、基于GA-BP的抗糖化活性研究教程（优秀PPT课件）.ppt