遺傳算法的改進(jìn)算法，用于人工智能，數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)研究，帶有事例
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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本算法的基本功能是用C＋＋語言實(shí)現(xiàn)了APRIORI算法，用戶可以先選擇要進(jìn)行的操作。然后再輸入支持度和置信度，就可得到挖掘的結(jié)果。 輸出的結(jié)果主要包括兩個(gè)部分。 1．輸出所有的頻繁項(xiàng)集。 2．輸出所有的產(chǎn)生的規(guī)則。 算法還能夠輸出初始的事務(wù)集合，并且可以輸出產(chǎn)生的中間結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》電子版教材 本課程主要介紹數(shù)據(jù)倉庫的基本概念、基本原理，數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃、分析設(shè)計(jì)方法、開發(fā)方法、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)倉庫管理等知識，同時(shí)對數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用，聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、主要算法作簡單介紹，對一些典型的數(shù)據(jù)倉庫解決方案（如微軟的SQL SERVER 數(shù)據(jù)倉庫解決方案 ）作簡單介紹。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)倉庫 教材 基本概念 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)源代碼，實(shí)現(xiàn)了Apriori算法，應(yīng)用在水污染相關(guān)數(shù)據(jù)上，對學(xué)習(xí)這方面的有很好的參考價(jià)值
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘 源代碼
上傳時(shí)間： 2015-10-02
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這是一個(gè)pdf格式的數(shù)據(jù)挖掘電子文檔，《閃_數(shù)據(jù)挖掘：概念、模型、方法和算法》，歡迎下載
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘 電子 文檔
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：ecooo
書在介紹了數(shù)據(jù)挖掘原理的基礎(chǔ)上，從實(shí)用的角度出發(fā)，詳細(xì)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法。本書是國內(nèi)第一本對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)算法進(jìn)行詳細(xì)描述的實(shí)用性教材。 第1章從不同的角度對數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了介紹。第2章介紹了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的概念并給出了數(shù)據(jù)立方體的理論基礎(chǔ)。第3章講述了數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理所涉及到的概念及算法。第4章～第8章詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典領(lǐng)域的算法，其中第6章簡單介紹了數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)容。第9章介紹了開放的數(shù)據(jù)挖掘平臺。 本書的使用對象是在校高年級的本科生、研究生及各個(gè)領(lǐng)域的高級軟件開發(fā)人員。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2015-11-03
上傳用戶：2404
BP學(xué)習(xí)算法應(yīng)用——模式分類 應(yīng)用動量BP學(xué)習(xí)算法對UCI提供的經(jīng)典數(shù)據(jù)庫——鳶尾屬植物數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類，速度快，精度高。iris.arff為數(shù)據(jù)庫文件，可用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件打開。Iris.csv為源代碼讀取的數(shù)據(jù)文件，通過Weka軟件轉(zhuǎn)換得到。 將源文件Iris_classify.m和Iris.csv文件放入matlab的work文件夾中直接運(yùn)行即可。
標(biāo)簽： UCI 學(xué)習(xí)算法 分類 數(shù)據(jù)庫
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：Late_Li
MacroWeka擴(kuò)展了著名數(shù)據(jù)挖掘工具weka，實(shí)現(xiàn)了時(shí)間序列的相似性匹配基本算法等，界面包括一個(gè)可擴(kuò)展的時(shí)間序列分析Panel等。
標(biāo)簽： MacroWeka weka 擴(kuò)展 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：dbs012280
數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則比較經(jīng)典的算法apriori算法
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2016-03-04
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模擬退火是一種啟發(fā)式算法，適用于數(shù)據(jù)挖掘，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)問題能很好解決
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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