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最小生成树是数据结构中图的一种重要应用，它的要求是从一个带权无向完全图中选择n－1条边并使这个图仍然连通（也即得到了一棵生成树）,同时还要考虑使树的权最小。 为了得到最小生成树，人们设计了很多算法，最

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随机森林算法通过集成多个决策树进行数据分类。其步骤如下：数据准备: 将数据集划分为特征矩阵 (X) 和目标变量 (y)。自助采样: 每个决策树使用随机抽取的样本子集进行训练。决策树构建: 利用

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里面包括了apriori算法和eclat算法的源代码，用C++实现的源代码。可以运行出结果，还有一些解释。