数据挖掘第二章代码啦啦啦

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）

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。

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。

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

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A星算法matlab代码

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D-S理论与灰色关联结合代码，可用于Matlab数学建模，方便快捷使用。