• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换（DFT）及性质 DFT的快速算法（FFT） DFT/FFT的应用

周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换（DFT）及性质 DFT的快速算法（FFT） DFT/FFT的应用

为有效解决半导体制造业中带并行腔和重入约束的双臂集束型设备调度问题,提出一种以优化搜索为核心的调度方法.首先,引入优化FIFO (first in first out)搜索规则,并以系统总完工时间最小化作为目标,建立带并行腔和重入约束的四加工腔双臂集束型设备调度数学模型.在此基础之上,结合虚拟缓冲模块的概念,提出一种基于机械臂交换策略的优化搜索算法.最后,对所提出的算法进行仿真实验,实验结果表明该算法是可行且有效的

第6章 递归 6.1 什么是递归 6.2 递归算法的设计 6.3 递归算法到非递归算法的转换

第一节 直接计算DFT的问题及改进途径 第二节 改善DFT运算效率的基本途径 第三节 按时间抽选的基2-FFT算法 第四节 按频率抽选的基2-FFT算法 第五节 IDFT的快速算法－IFFT

为什么要学习数据结构 什么是数据结构 抽象数据类型 算法的特性及分类 算法的效率度量 数据结构的选择和评价 总结

一、直接计算DFT的问题及改进途径 二 、按时间抽选的基-2FFT算法 三 、按频率抽选的基-2FFT算法 四 、IFFT算法

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

数据结构与算法实习简介、C/C++基本程序技巧、界面排错和测试、问题空间和典型的算法思路、基本数学建模