鲸鱼优化算法（WOA）在特征选择任务中的应用。
演示如何将二元灰太狼优化（BGWO）应用于特征选择任务。
简单、快速且易于实现。滤波器特征选择方法包括REFEF-F、PCC、TV和NCA。
差分进化（DE）的二进制版本称为二进制差分进化（BDE），用于特征选择任务。
平衡优化器（EO）在特征选择任务中的应用。
简单算法展示了二进制粒子群优化算法（BPSO）在特征选择问题中的应用。
生物医学文献公共数据库的可视化与数据挖掘
该工具箱提供了40多种包装器特征选择方法，包括PSO、GA、DE、ACO、GSA等。
Harris Hawk优化（HHO）的二进制版本称为二进制Harris Hawk优化（BHHO），用于特征选择任务。
粒子群优化算法（PSO）在特征选择任务中的应用。
在特征选择任务中，在没有预定数量的选定特征的情况下植入蚁群优化（ACO）。
原子搜索优化在特征选择任务中的应用。
亨利气体溶解度优化（HGSO）在特征选择任务中的应用。
Salp群算法（SSA）在特征选择任务中的应用。
提出了一种新的特征选择算法——二元原子搜索优化算法（BASO）。
二元蜻蜓算法(BDA)在特征选择任务中的应用。
正弦-余弦算法（SCA）在特征选择任务中的应用。
蚁群系统在特征选择问题中的应用。
将二叉树生长算法（BTGA）应用于特征选择任务。
使用aNNE相似性的DBSCAN演示。
我们建议在保持数据集的簇结构的同时，通过均匀化簇密度来变换给定的数据集。
用于数据分区/聚类的SODA算法的源代码。
源代码的并行计算泰达聚类算法
这是基于排序操作的聚类算法的源代码
提交一个工具箱，用于使用IF–THEN规则对数据集进行语言摘要。
基于超立方体的聚类算法的源代码
基于自主数据密度的聚类算法(ADD)的源代码。
极限学习机的MATLAB类(示例)
自适应阵列下采样
基于密度的含噪应用空间聚类（DBSCAN）的MATLAB实现
符号数据挖掘平台和交互式建模环境。
使用适当的学习样本优化Ho-Kashyap分类算法
基于适当学习样本的Widrow-Haff分类算法运行时优化
事务数据集中关联规则挖掘的FP-Growth的MATLAB实现
方差分割初始化K-均值算法的实现
一套基于视觉熵的工具来评估多类分类器的性能。
使用此GUI可视化和操作平行坐标图。布里斯托大学
该代码将标称特征转换为数字，然后使用最小-最大值对整个数据集进行规范化
该方法可用于分类问题中的特征选择。
这是1992年提出的Cooper的K2算法的代码，使用快捷方便。
事务数据集关联规则挖掘Apriori的MATLAB实现
实现用于处理数据中的类不平衡问题的SMOTEBoost算法。
用于处理距离矩阵、提高数据挖掘能力的工具
函数计算特征的Fisher评分判别系数
为了学习“有向最大生成树”，这里实现了Chu-Liu/Edmonds算法。
