随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。分类算法通过对已知类别训

两种算法的比较，有数据文件，有源码文件供参考，可直接用

完整的课程设计 包含文档和源码 采用C++进行开发设计 包含的算法有直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、堆排序、二路归并排序等等； 具体内容可以查看博客：https://scratch.blog.csdn.net/article/details/113256191

数据结构与算法（C++）内排序算法与比较 有完整的实验报告 解压后在VC6.0中打开.dsw文件就可以运行

操作系统课程的实验，用JQuery写的演示程序，对理解FIFO、LRU以及OPT页面置换算法可能会有一定的帮助，分享给大家。

将相邻的两个数比较，将较小的数调到前头；有n个数就要进行n-1趟比较，第一次比较中要进行n-1次两两比较，在第j趟比较中，要进行n-j次两两比较。

编辑距离算法，比较字符串相似度 pb11.5版本

根据上次的点云粗配准，对点云进行完全配准，并且计算分析误差。主要包括NDT、3Dsc、FPFH、PFH几种算法比较。

本资源包含灰狼优化算法（GWO）代码以及粒子群算法（PSO），主函数为使用灰狼优化和粒子群优化对不同函数进行寻优并将两种算法的比较结果绘图显示

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