给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性

《数学建模》算法全收录（算法大全）：第10章 数据的统计描述和分析

乘幂法是适用于求一般矩阵按模最大特征值及相应特征向量的算法

14.1 聚类分析概述 14.2 相似性计算方法 14.3 常用聚类方法 14.3.1 划分方法 k-means算法（k-均值算法） k-medoids算法（k-中心算法） 14.3.2 层次方法 AGNES算法（合并聚类法） DIANA算法（分裂聚类法） 14.4 孤立点分析

9.2二重积分的计算法 一、利用直角坐标计算二重积分 二、利用极坐标计算二重积分

1算法的概念、可靠性以及优劣评判 2误差的度量以及传播 3算法设计应注意的问题

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法.由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性.算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式.Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果

提出了一种适用于多镜像站点环境下的分布式Web使用聚类局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC,较好地解决了Web访问信息的异地存储、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.将给出的算法用Java语言加以实现,并对算法性能进行了研究.结果证明,该算法是有效的,可以用来高效、准确地在多镜像站点环境下发现Web用户群体模式

针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和,从而对随机信号和混沌信号加以识别.对新的G-P改进算法进一步分析表明:新的G-P改进算法适用范围广泛,对于混沌信号的识别很有效

6.1递归的概念 6.2递归算法的执行过程 6.3递归算法的设计方法 6.4递归过程和运行时栈 6.5递归算法的效率分析 6.6递归算法到非递归算法的转换 6.7设计举例