数据算法

对于做数据的朋友来说，掌握一些大数据算法真的挺有用的。这些算法能你高效地、分类、聚类和预测数据，直接提升效率和准确性。而且它们还常常用来挖掘潜在的价值，发现数据背后的规律。像 Minhash、Rhadoop 这些工具，不仅能加速数据，还能优化存储和的流程。如果你正在做数据相关的工作，不妨了解一下这些算法，搞定复杂的数据问题其实没那么难。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。

本项目汇集了我的数据挖掘研究成果。其中包括经典的事务挖掘算法 Apriori 和 FP-Growth。此外，还涵盖了共置模式挖掘算法，这是我研究生学习的重点领域。

数据挖掘通过从大量数据中提取模式来揭示隐藏的知识，这些模式有效、新颖、有用、可靠且可理解。

本资源提供了丰富的Java算法实现以及常见数据挖掘算法的讲解与代码示例。 内容概要： Java常用算法： 包含近百种常用算法的Java源代码实现，涵盖了各种数据结构和算法问题。 数据挖掘算法： 提供了多种常用数据挖掘算法的详细教学材料和配套源代码，例如： 神经网络算法 K-Means动态聚类算法 其他聚类算法 通过本资源，您将获得从理论到实践的全面指导，助您快速掌握数据挖掘的核心技术。

这是一本为初学者编写的详细、实用的电子书，介绍了数据结构和算法预算法分析。PDF 格式方便阅读。

遗传算法的 VC 实现资源还挺不错，适合搞数据挖掘的你深入学习算法背后的逻辑。从种群初始化到交叉变异，每一步都讲得挺细。尤其在VC++环境下怎么编码实现，内容也比较实用。你如果打算用遗传算法做特征选择、模型构建或者聚类，这个资源可以参考看看，代码结构也清晰，不会太绕。

删除算法的分析在进行删除操作时，若假定删除每个元素的可能性均等，则平均移动元素的个数为：分析结论顺序存储结构表示的线性表，在做插入或删除操作时，平均需要移动大约一半的数据元素。当线性表的数据元素量较大，并且经常要对其做插入或删除操作时，这一点需要值得考虑。

JavaScript 版的数据结构和算法合集，适合平时练手也适合面试突击准备，实用性挺强的。压缩包整理得清晰，分类也比较合理，像排序、栈队列、图之类的都有，直接上手就能跑。 JavaScript 的算法代码写起来没有那么死板，用熟了之后你会发现逻辑其实都差不多。这个资源里有不少用function、class封装的例子，比如链表的操作写得蛮清楚，注释也到位，改一改还能直接上项目。 嗯，如果你平时刷LeetCode比较多，那这包资源真的还挺管用的。像二分查找、快排这些经典题型，里面都有现成的模板，效率高、逻辑清，基本不用怎么改。 另外，压缩包里的结构蛮规整，适合做知识笔记。文件名一目了然，想复习某

数据仓库：数据存储和管理 特征提取：从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集：处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换：数据变换和分析 决策树：分类和回归模型 关联规则：发现数据中的关联关系 kNN：分类和回归算法 聚类分析：数据分组 朴素贝叶斯：分类模型 EM算法：处理缺失值和估计参数 神经网络：复杂非线性模型 遗传算法：解决优化问题 支持向量机：分类和回归模型 隐马尔可夫模型：处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习：算法改进和优化 学习机性能评估：模型评估和改进