Python算法

该资源包含多种进化算法的Python实现，包括： 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法

资源包含OPTICS聚类算法的Python实现代码，此算法是对DBSCAN算法的优化改进。

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的聚类，并且对噪声不敏感。在Python中，可以利用Scikit-Learn库实现DBSCAN算法，该库提供了丰富的机器学习算法和数据预处理工具。DBSCAN算法的核心思想是通过定义“核心对象”来识别高密度区域，并将这些区域连接起来形成聚类。它不需要预先设定聚类的数量，而是根据数据分布自适应确定。具体步骤包括：选择未访问的对象、计算ε邻域、判断核心对象、扩展聚类以及处理边界对象和噪声。以下是Python实现DBSCA

Python 实现的 DBSCAN 聚类算法，用起来还挺顺手的。先是用 Python 随机生成了一些测试数据，借助sklearn跑了一下 DBSCAN，再用matplotlib把聚类效果一画出来，一目了然。整个流程还蛮清晰，适合你快速上手聚类。 用sklearn.cluster.DBSCAN来密度聚类，比自己写逻辑省事多了。调参数也比较灵活，像eps和min_samples这俩一调，效果立马不一样。你可以根据自己的数据多试几下，找出最合适的组合。 可视化部分用的是matplotlib.pyplot，标注不同的聚类结果挺直观的。颜色一对比，谁属于哪一类马上能看出来。你要是喜欢折腾可视化，顺手还能

Python 的 5 种基础排序算法实现，写得挺清楚，适合刚入门的朋友参考。代码不复杂，逻辑也蛮清晰的，几种常见排序都覆盖了：冒泡、选择、插入、快速、归并。你要是想快速掌握各个算法的基本思路，看这个就够用了。

字符串差异里的老牌方法，Levenshtein Distance算法（也叫编辑距离）一直挺有用的。你可以把它理解成：从字符串 A 变到字符串 B，最少需要多少步操作？操作包括插入、删除、替换，直观。 这份资源给出了一个比较简单明了的Python 实现，虽然是基于Python 2.7，但逻辑上没有太多兼容问题，照样能跑。你写个文本对比、拼写检查、小型搜索算法啥的都挺合适。 核心代码没太多废话，基本就是一个二维数组搞定。想了解背后原理的，建议断点调试看变量变化，理解会更快。 另外，想做字符串相关操作的，顺手给你几个资源：比如字符串拼接、大数相加、字符串截取这些，配合起来效率高不少。 如果你在写文本

这是一个Python程序，用于实现多种图像水印算法，包括DWT、DCT、DFT、SVD等。该程序展示不同算法在图像水印应用中的效果对比和实现方式。通过本程序，用户可以学习和比较各种算法在保护图像版权和数据安全方面的优缺点。

Python实现全排列算法，从入门到精通，掌握全排列的技巧！

Python 写的 Kmeans 聚类算法代码，思路清晰，结构也比较简单，蛮适合拿来当入门练手项目的。用的是经典的鸢尾花数据集，k=3，每个样本4 维特征，分类目标也比较明确，方便调试。课程作业改的版本，逻辑直接，适合你快速掌握 Kmeans 的基本流程。像是怎么初始化质心、如何计算样本间的欧式距离，还有怎么判断收敛，代码里都有体现。讲到相似度的衡量，这里用的是“距离越小越相似”的逻辑，挺直观的。就像现实中会根据说话口音聚类人群，这里的聚类也是类似的思想。有意思的是，还提到了大规模用户数据的应用场景，比如微博推荐。这种从小样本练到大数据的思路，挺实用的。如果你刚好在研究聚类，或者准备复习模式识