Matlab高斯侈靡贝叶斯算法以及KNN分类算法的实现。
培训以及测试数据取自UCI机械学习数据存储库的“玻璃识别数据集”。
数据集在Data文件夹下留意：为了举行KNN的准确性盘算，使用了留一法交织验证。

使用c++语言实现遴选树分类算法，经由测试之后无需更正就能够美满运行，内附测试数据，极其便捷快捷

数据开掘的试验报告，共含五个试验，有详尽的试验代码以及截图，自带试验感应。
五个试验分别为数据预处置、数据立方体与联机阐发处置构建、使用Apriori算法开掘频仍项集、贝叶斯遴选分类算法、k-均值聚类算法。
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用matlab开发的说话人辨认算法。
用到了GMM,DTW等分类算法，还用到了MFCC特征抽取算法等

数据wine的数据库可以用来测试聚类算法的好坏，特别是可以验证分类算法的结果

SVPWM技术是一种较新的逆变器调制技术，具有很多独特的优点，其应用范围已经跨越变频调速系统，进入各个领域。
本书系统地讲述它的调制原理、分类、算法、应用及实例，全书共分7章，内容包括变频调速与SVPWM技术、两电平SVPWM技术、两电平SVPWM技术的应用、三电子SVPWM技术、三电平SVPWM技术的应用、多电子SVPWM技术及其应用和SVPWM技术工程应用实例。
本书内容完整丰富，可作为相关大专院校学生和工程技术人员学习、应用的参考。
目录电气自动化新技术丛书序言5届电气自动化新技术丛书编辑委员会的话前言第1章变频调速与SVPWM技术1.1变频调速概述1.1.1变频调速系统1.1.2变频器1.1.3电力电子电器件1.2变频器谐波的影响与对策1.2.1输入侧谐波的影响与对策1.2.2输出侧谐波的影响及对策1.3SPWM技术1.3.1调?的原理和分类1.3.2SPWM波构成的方法1.3.3SPWM的优点与缺点1.3.4SPWM的优化1.4变频调速系统的控制1.4.1开环控制1.4.2闭环控制1.5SVPWM技术1.5.1概述1.5.2SVPWM技术的原理与分类1.5.3SVPWM技术的优点与展望参考文献第2章两电子SVPWM?术2.1两电平逆变器2.2两电乎逆变器合成电压矢量与磁链的空间分布2.2.1逆变器输出电压空间矢量的空间分布2.2.2电压矢量与磁链矢量轨迹2.3SVPWM的调制模式和算法2.3.1多个电压矢量连续切换的SVPWM模式2.3.2矢量合成法的SVPWM模式2.4对称调制模式和算法2.4.1基本原理2.4.2实施算法2.4.3对称调制模式与SPWM的比较2.4.4对称调制模式的特点和优点2.4.5对称调制模式的推广2.5两电平SVPWM的新算法2.5.1随机控制算法2.5.2免疫算法2.5.3反向传播神经网络算法2.6两电平三维空间电压矢量SVPWM控制2.6.1三相四桥臂逆变器2.6.2三相四桥臂逆变器的电压空间矢量2.6.3三相四桥臂逆变器的电压空间矢量控制参考文献第3章两电平SVPWM技术的应用3.1两电平SVPWM技术在矢量变换控制中的应用3.1.1矢量变换控制的基本原理3.1.2SVPWM矢量控制系统的构成与控制原理3.1.3矢量变换控制的特点3.2SVPWM在直接转矩控制系统中的应用3.2.1直接转矩控制的基本原理3.2.2直接转矩控制系统的构成与控制原理3.2.3电压矢量与少　的关系3.2.4采用电压矢量选择表的直接转矩控制系统3.2.5直接转矩控制的数字化3.2.6直接转矩控制的特点与存在的问题3.3直接转矩控制的改进方案3.3.1模糊控制的直接转矩控制3.3.2预测转矩的直接转矩控制3.4采用谐振极软开关逆变器的直接转矩控制3.4.1RPZVT逆变器的构成及工作原理3.4.2控制系统的构成3.4.3控制原理3.4.4仿真及实验结果3.5PWM整流器的控制3.5.1PWM整流器第4章　三电平SVPWM技术第5章　三电平SVPWM技术的应用第6章　多电平SVPWM技术及其应用第7章　SVPWM技术工程应用实例

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

紧缩包中包括SVM分类算法的实现代码、测试数据以及实验报告

基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。

基于JavaScript编写的空间分类算法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。