这是基于吸引子传播算法的改进，采用svd技术，还有半监督思想，有效提高聚类效果-K-nearest neighbor algorithm based on neural networks, and k-means for effective integration and improvement, improved k-means algorithm

用于机器学习的全方位python代码，包括K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic 回归 、支持向量机、利用 AdaBoost 元算法提高分类性能、预测数值型数据：回归、树回归、利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组、使用 Apriori 算法进行关联分析、使用 FP-growth 算法来高效分析频繁项集、利用 PCA 来简化数据、利用 SVD 简化数据、大数据与 MapReduce-The full range of python code for machine learning

K-SVD算法用于稀疏表达,基于OMP算法。(The algorithm is apply for sparse representation)

K-SVD算法用于稀疏表达，基于OMP算法。(The algorithm is apply for the sparse representation.)