算法代码

这里提供 NLMeans 算法的 Matlab 代码，供您参考使用。

排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序 搜索算法：二分查找、线性查找 数据结构：栈、队列、链表

探索优化问题的利器——粒子群算法，相关代码已公开，欢迎取用。

这份文档提供了对上传的遗传算法代码的详细解读，帮助您理解代码背后的算法原理和实现细节。

详细解释sift算法在Matlab中的实现，每个步骤都有相应的源码，确保操作过程与sift原理一致，非常适合学习和理解。

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

收录数据挖掘领域十大算法代码，提供Python源代码。

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

该存储库包含实现MultiRank算法的所有MATLAB文件，用于在大型Multiplex网络中对节点和层进行排名。具体包括：MultiRank_Nodes_Layers.m，实现了MultiRank算法，针对每个参数值gamma，s，a生成节点和层的排名；MultiRank.m，计算不同伽玛值的Multirank，适用于给定的s和a值；MultiRank_plots.m，生成节点和层的顶级图。数据集文件包括EUAirTransportation_layers.txt、EUAirTransportation_nodes.txt和EUAirTransportation_multiplex.edg

Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，由R Agrawal和R Srikant在1994年提出。它从交易数据库中发现频繁项集和关联规则，揭示商品购买行为关联，支持商家制定营销策略或优化库存管理。在网络安全中，Apriori也用于识别频繁出现的异常模式，提高入侵检测系统效率。算法基于“频繁项集”，即在数据库中超过最小支持度阈值的项集。实现该算法的Java版本需考虑数据结构设计和高效的候选集生成。详细代码包括初始化设置、数据库扫描、候选集生成、支持度计算和关联规则生成。