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大数据
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A星算法matlab代码
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第六届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛—— B 题：电视产品的营销推荐
资源内包含题目要求及原始数据、本人自己做的解题代码、使用的数据、实验论文
适合备战“泰迪杯”类型的数据挖掘类比赛的本科生进行学习
能学到数据处理的基本方法以及物联网数据分析的相关知识
连续变分模态分解（Successive Variational Mode Decomposition, SVMD），通过引入约束准则来自适应地实现固有模式函数（Intrinsic Mode Function, IMF）分解，可连续提取IMF且不需要设置IMF的数量。与（Variational Mode Decomposition, VMD）相比，SVMD的计算复杂度较低，并且对IMF中心频率初始值的鲁棒性更强。
多元变分模态分解(Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD）是由Rehman和Aftab提出的一种多通道模态分解算法，旨在解决多通道信号同步分解的问题。作为VMD的多元拓展，MVMD不仅在一定程度上克服了（Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD）的缺点，还充分利用了多通道信号间的相关性，具备模态齐整性。
包含内容：亲和力传播聚类算法步骤详解（有例子），亲和力传播聚类算法matlab代码（与亲和力传播聚类算法步骤详解一一对应）
数据挖掘第二章代码啦啦啦