關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系，管理員要通過(guò)啊，我很努力的找的啊
標(biāo)簽： 關(guān)聯(lián)規(guī)則 發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：exxxds
文本挖掘的起源 文本挖掘的過(guò)程 特征建立 特征集縮減 知識(shí)模式提取 模型評(píng)價(jià) 國(guó)內(nèi)外研究狀況
標(biāo)簽： 特征 過(guò)程 減 模式
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：515414293
模糊k均值聚類算法,一種在數(shù)據(jù)挖掘中聚類大型分類數(shù)據(jù)集的快速聚類方法
標(biāo)簽： 聚類 模糊 均值聚類 分類
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：xuan‘nian
這是一個(gè)基于weka數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)集,格式為.arff,里面包含有名詞性和數(shù)值型的數(shù)據(jù)集,用于weka挖掘測(cè)試.
標(biāo)簽： weka arff 測(cè)試 數(shù)據(jù)集
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：561596
這是一本粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典書籍，書中不但介紹了粗糙集的相關(guān)知識(shí)，并給出了相關(guān)應(yīng)用，同時(shí)介紹并比較了其他挖掘方法。
標(biāo)簽： 粗糙集 數(shù)據(jù)挖掘 書籍
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：fredguo
掌握目前主流的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)與工具。理解關(guān)聯(lián)規(guī)則、頻繁集、置信度、支持度的概念； 了解信息熵的概念。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 信息熵 頻繁
上傳時(shí)間： 2014-12-21
上傳用戶：lxm
可計(jì)算itemset<=5以下的高頻項(xiàng)目集
標(biāo)簽： itemset lt
上傳時(shí)間： 2016-04-02
上傳用戶：lili123
著名的數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試數(shù)據(jù)集,由UCI維護(hù)提供. adult.data 含１５個(gè)屬性，３２５６１個(gè)樣本．
標(biāo)簽： adult data UCI 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：youlongjian0
Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。本文簡(jiǎn)單介紹了Apfiofi算法，提出了Apfiofi算法的改進(jìn)方案—— 長(zhǎng)項(xiàng)優(yōu)先的產(chǎn)生算法，它基于傳統(tǒng)Apriori算法，通過(guò)改變候選項(xiàng)集的產(chǎn)生順序來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)。從而提高效率
標(biāo)簽： Apriori Apfiofi 算法 布爾
上傳時(shí)間： 2016-08-06
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一個(gè)挖掘頻繁項(xiàng)集的博士論文初稿，ppt格式
標(biāo)簽： 頻繁 論文
上傳時(shí)間： 2016-09-03
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