数据挖掘各算法的MATLAB实现

【实例简介】
分类、聚类。十分齐全的一个系统。运行OK。希望对大家有用。
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── mitmatlab
    ├── About.bmp
    ├── Ada_Boost.m
    ├── ADDC.m
    ├── AGHC.m
    ├── Backpropagation_Batch.m
    ├── Backpropagation_CGD.m
    ├── Backpropagation_Quickprop.m
    ├── Backpropagation_Recurrent.m
    ├── Backpropagation_SM.m
    ├── Backpropagation_Stochastic.m
    ├── Balanced_Winnow.m
    ├── Bayesian_Model_Comparison.m
    ├── Bhattacharyya.m
    ├── BIMSEC.m
    ├── C4_5.m
    ├── calculate_error.m
    ├── calculate_region.m
    ├── CARTfunctions.m
    ├── CART.m
    ├── Cascade_Correlation.m
    ├── Chernoff.m
    ├── chess.mat
    ├── classification_error.m
    ├── Classification.txt
    ├── classifier_commands.m
    ├── classifier.m
    ├── classifier.mat
    ├── click_points.m
    ├── clouds.mat
    ├── Competitive_learning.m
    ├── Components_with_DF.m
    ├── Components_without_DF.m
    ├── contents.m
    ├── _D=A
    ├── decision_region.m
    ├── Deterministic_annealing.m
    ├── Deterministic_Boltzmann.m
    ├── Deterministic_SA.m
    ├── Discrete_Bayes.m
    ├── Discriminability.m
    ├── DSLVQ.m
    ├── EM.m
    ├── enter_distributions_commands.m
    ├── enter_distributions.m
    ├── enter_distributions.mat
    ├── feature_selection_commands.m
    ├── feature_selection.m
    ├── feature_selection.mat
    ├── Feature_selection.txt
    ├── find_classes.m
    ├── FindParametersFunctions.m
    ├── FindParameters.m
    ├── FindParameters.mat
    ├── FishersLinearDiscriminant.m
    ├── fuzzy_k_means.m
    ├── GaussianParameters.m
    ├── GaussianParameters.mat
    ├── generate_data_set.m
    ├── Genetic_Algorithm.m
    ├── Genetic_Culling.m
    ├── Genetic_Programming.m
    ├── Gibbs.m
    ├── HDR.m
    ├── high_histogram.m
    ├── Ho_Kashyap.m
    ├── ICA.m
    ├── ID3.asv
    ├── ID3.m
    ├── index(1).htm
    ├── index.htm
    ├── Infomat.m
    ├── Interactive_Learning.m
    ├── k_means.m
    ├── Kohonen_SOFM.m
    ├── Koller.m
    ├── Leader_Follower.m
    ├── LMS.m
    ├── load_file.m
    ├── Local_Polynomial.m
    ├── LocBoostFunctions.m
    ├── LocBoost.m
    ├── loglikelihood.m
    ├── LS.m
    ├── LVQ1.m
    ├── LVQ3.m
    ├── _M=A
    ├── make_a_draw.m
    ├── Marginalization.m
    ├── MDS.m
    ├── Minimum_Cost.m
    ├── min_spanning_tree.m
    ├── ML_diag.m
    ├── ML_II.m
    ├── ML.m
    ├── multialgorithms_commands.m
    ├── multialgorithms.m
    ├── multialgorithms.mat
    ├── Multivariate_Splines.m
    ├── _N=D
    ├── NDDF.m
    ├── NearestNeighborEditing.m
    ├── Nearest_Neighbor.m
    ├── NLPCA.m
    ├── None.m
    ├── Optimal_Brain_Surgeon.m
    ├── Other
    │   ├── Bayes_belief_net.mat
    │   ├── Bayesian_Belief_Networks.m
    │   ├── Bayesian_parameter_est.m
    │   ├── Bottom_Up_Parsing.m
    │   ├── Boyer_Moore_String_Matching.m
    │   ├── contents.m
    │   ├── _D=A
    │   ├── demo_fun.m
    │   ├── Edit_Distance.m
    │   ├── gradient_descent.m
    │   ├── Grammatical_Inference.m
    │   ├── high_histogram.m
    │   ├── HMM_Backward.m
    │   ├── HMM_Boltzmann.m
    │   ├── HMM_Decoding.m
    │   ├── HMM_Evaluation.m
    │   ├── HMM_Forward_Backward.m
    │   ├── HMM_Forward.m
    │   ├── HMM_generate.m
    │   ├── index.htm
    │   ├── _M=A
    │   ├── mean_bootstrap.m
    │   ├── mean_jackknife.m
    │   ├── MultipleDiscriminantAnalysis.m
    │   ├── Naive_String_Matching.m
    │   ├── _N=D
    │   ├── Newton_descent.m
    │   ├── ROCC.m
    │   ├── _S=A
    │   ├── sample_hmm.mat
    │   ├── Stochastic_Regression.m
    │   └── sufficient_statistics.m
    ├── Parzen.m
    ├── PCA.m
    ├── Perceptron_Batch.m
    ├── Perceptron_BVI.m
    ├── Perceptron_FM.m
    ├── Perceptron.m
    ├── Perceptron_VIM.m
    ├── plot_process.m
    ├── plot_scatter.m
    ├── PNN.m
    ├── Pocket.m
    ├── predict_performance.m
    ├── Preprocessing.txt
    ├── process_params(1).m
    ├── process_params.m
    ├── Projection_Pursuit.m
    ├── RBF_Network.m
    ├── RCE.m
    ├── RDA.m
    ├── read_algorithms.m
    ├── Relaxation_BM.m
    ├── Relaxation_SSM.m
    ├── _S=A
    ├── seperable.mat
    ├── SOHC.m
    ├── spiral.mat
    ├── start_classify.m
    ├── Stochastic_SA.m
    ├── Store_Grabbag.m
    ├── Stumps.m
    ├── SVM.m
    ├── User guide.pdf
    ├── voronoi_regions.m
    ├── Voted_Perceptron.m
    └── XOR.mat

2 directories, 172 files