L3_1.m: 純量量化器的設(shè)計(jì)(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產(chǎn)生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓(xùn)練三個(gè)不同大小與維度的碼簿並分別進(jìn)行VQ(程式) gau.m: ML量化器設(shè)計(jì)中分母的計(jì)算式(函式) gau1.m: ML量化器設(shè)計(jì)中分子的計(jì)算式(函式) LBG.m: LBG訓(xùn)練法(函式) quantize.m:高斯機(jī)率密度函數(shù)的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數(shù)檔
標(biāo)簽： 量化 程式 LBG 向量
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：jiahao131
實(shí)現(xiàn)了K均值算法，可以對(duì)movielens上的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類，給出推薦值，是數(shù)據(jù)挖掘中的信息推介必要的算法工具。可以直接對(duì)movelens的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類
標(biāo)簽： K均值算法
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：源弋弋
該原代碼是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中條件隨機(jī)場(chǎng)模型的Java代碼，對(duì)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘研究的人員非常有用！
標(biāo)簽： Java 代碼 機(jī)器學(xué)習(xí) 隨機(jī)場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
k-means(歐氏距離)聚類算法是最基本的聚類算法，是理解和應(yīng)用聚類算法的基礎(chǔ)，通過k-means(歐氏距離)聚類算法我們才可以初步了解數(shù)據(jù)挖掘的原理。
標(biāo)簽： k-means 聚類算法
上傳時(shí)間： 2017-07-01
上傳用戶：啊颯颯大師的
通過CRM系統(tǒng)分析、本公司需求分析及考察CRM的一般系統(tǒng)與實(shí)際業(yè)務(wù)流程關(guān)系，確定本公司CRM系統(tǒng)設(shè)計(jì)定位于基于部門應(yīng)用、運(yùn)營(yíng)與分析并重。并在此系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)定位下，確定系統(tǒng)流程，設(shè)計(jì)功能模塊，并努力面向部門協(xié)作與數(shù)據(jù)挖掘。
標(biāo)簽： CRM 系統(tǒng)分析 分 業(yè)務(wù)流程
上傳時(shí)間： 2014-12-22
上傳用戶：1159797854
唐啟義教授的DPS7.0版，是國(guó)內(nèi)第一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件，內(nèi)有統(tǒng)計(jì)分析、層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域，內(nèi)有一個(gè)解密文件。
標(biāo)簽： DPS 7.0
上傳時(shí)間： 2014-06-29
上傳用戶：123啊
自己寫的，基于C4.5的數(shù)據(jù)額挖掘算法，有訓(xùn)練和測(cè)試訓(xùn)練集，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的好程序樣例！
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2017-07-14
上傳用戶：czl10052678
關(guān)于svm的一本非常好的書籍，適合搞數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、函數(shù)擬合的人群
標(biāo)簽： svm 書籍
上傳時(shí)間： 2013-12-01
上傳用戶：zhenyushaw
FP樹的ＪＡＶＡ版本，分布式數(shù)據(jù)挖掘算法可能會(huì)用到．
標(biāo)簽： 樹 版本
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：royzhangsz
IBM實(shí)驗(yàn)室提供的數(shù)據(jù)集生成器源碼，可以數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)常使用的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)集。
標(biāo)簽： IBM 實(shí)驗(yàn)室 數(shù)據(jù)集 生成器
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：sk5201314
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