Python实现

Prefixspan 算法的 Python 实现，是那种一看就觉得“哎哟，还挺好上手”的工具。算法本身是老牌选手——2001 年 Pei 大神提出的，主打一个轻装上阵、甩掉 Apriori 那堆候选集的累赘。 频繁项集挖掘这块儿，Prefixspan 的策略是通过“前缀投影”一点点深入，递归地往下挖。你不用担心爆炸式的组合，它自己会剪枝，挺聪明的。嗯，这也正是它在大数据里比较吃香的原因。 你只要先用pandas把交易数据成DataFrame，按订单分组就 OK 了。，借个LabelEncoder或者自己写个映射函数，把商品名转成数字，编码之后更方便。 实现的时候，大体思路是先搞一轮频繁项集，再

Python 的 KMeans 实现讲得挺细的，适合刚入门聚类算法的同学。思路清晰，代码注释也到位，哪怕你之前只听说过“无监督学习”四个字，看完也能写出点东西来。实现过程一步一步来，连初始化中心点的方法都做了对比，蛮贴心的。 代码用的就是标准库+NumPy，没有复杂依赖，上手快。逻辑上先随机选中心，再迭代更新直到收敛，写得比较通俗，适合自己动手抠逻辑。实测下来，数据量不是太大的话，跑得也挺快，调试起来没什么负担。 如果你对聚类感兴趣，顺带也可以看看其它实现，比如KMeans 的 MapReduce 版本，适合大规模数据；或者KMeans 在实际业务中的应用，可以了解怎么落地到项目里。 另外，有

本教程提供 Python 中 ARIMA 模型的实现模板，包含模型的构建、训练和预测步骤，帮助你快速上手。

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。

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。

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

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