SSA算法

麻雀搜索算法 SSA 的 MATLAB 实现蛮适合拿来做优化实验练手的。算法灵感挺有意思，是从麻雀找食物那一套行为模式学来的——一边到处乱飞找吃的，一边靠叫声把同伴喊过来一起搞。这个过程，在代码里就变成了探索+分享两个阶段，模拟得还挺自然。 SSA.m是核心主力，写得比较清晰，初始化、迭代、适应度计算这些都有，而且麻雀的“行动逻辑”也有细分。比如怎么判断是跟着找，还是自己先冲一波，写得挺贴合生物行为的。 Get_Functions_details.m主要是测试用，里面定义了好几个常见的优化函数。你要是经常用 Rosenbrock、Ackley 这类 benchmark 函数做对比测试，这个文件

受麻雀群体智慧、觅食和反捕食行为的启发，提出了一种新的集群优化方法，即麻雀搜索算法（SSA）。

想做时间序列预测？用奇异谱方法（SSA）试试吧！这是一种纯数学的时间序列向后预测方法，简单易用，又能给出不错的预测效果。我自己也试过，做了一些测试，结果还蛮惊艳的。不过，需要注意的是，它对非平稳序列和长时序的预测效果还不完全确定，所以你可以在自己的项目中验证一下，看看是否适合。毕竟，方法再好，也得合适才行！我整理了实现代码，感兴趣的可以拿去试试。另外，如果你对时间序列预测有兴趣，下面这些资源也有。你可以看看：时间序列预测法、MATLAB 时间序列预测方法概述，它们都挺实用的。

麻雀搜索算法的自动调参能力，搭配 XGBoost，效果还挺惊喜的。用的是 MATLAB 实现，核心逻辑不复杂：先是初始化麻雀群，通过适应度函数评估，再一步步更新位置来找最优组合，整个流程跑得挺顺。重点是把 XGBoost 里头比较影响性能的那几个参数——迭代次数、最大深度、学习率，都交给算法自动优化了，省了不少事。 5 折交叉验证也安排上了，主要是为了提升泛化能力，防止模型在训练集上表现不错但一上线就翻车。参数范围怎么定、交叉验证折数怎么选，文章里都有说，蛮贴心的。还有一点，麻雀搜索比粒子群啥的，收敛速度快不少，调参时候的体验还挺顺。 适合你在做分类任务、尤其数据量比较大的时候试一试。比如说用

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

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

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。