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搜索资源列表

  1. CMAR基于多关联的分类算法

  2. 2001年，由Wenmin Li Jiawei Han Jian Pei提出的一种基于多关联分类的算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-10
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：maxft

  1. 一种有效率的关系朴素贝叶斯分类算法

  2. 关系朴素贝叶斯分类算法对于目标关系表和背景关系表中不同的记录关联方式采用不同的策略,灵活运用连接和 元组ID传播技术,高效地实现了将背景关系表中的信息加入到目标关系表中一起考虑来进行分类,提高了分类正确率。该 算法采用关系数据库的数据表示方式,解决了传统的朴素贝叶斯算法不能支持关系数据库的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：177kb
    • 提供者：dujianlin86

  1. 基于多维关联规则的决策树分类法

  2. 决策树是一种分类和预测的方法，最后产生一个树型结 构：每一个叶节点包含一个类别，每一个中间节点是一个扩 展属性，每一个分枝由扩展属性值决定，树的最高层节点就 是根节点。 为了对未知数据对象进行分类识别，可以根据决策树的 结构对数据集中的属性值进行测试，从决策树的根节点到叶 节点的一条路径就形成了对应对象的类别预测。可以很容易 的将决策树转换为相应的规则。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-23
    • 文件大小：786kb
    • 提供者：dujianlin86

  1. 基于商品分类信息的关联规则聚类

  2. 　关联规则挖掘经常产生大量的规则,为了帮助用户做探索式分析,需要对规则进行有效的组织聚类是一种有效的组织方法已有的规则聚类方法在计算规则间距离时都需要扫描原始数据集,效率很低,而且聚类结果是固定数目的簇,不利于探索式分析针对这些问题,提出了一种新的方法它基于商品分类信息度量规则间的距离,避免了耗时的原始数据集扫描;然后用OPTICS 聚类算法产生便于探索式分析的聚类结构最后用某个零售业公司的实际交易数据做了实验,并通过可视化工具演示了聚类效果实验结果表明此方法是实用有效的

  3. 所属分类：餐饮零售

    • 发布日期：2009-11-26
    • 文件大小：516kb
    • 提供者：EmilyYangYang

  1. 数据流挖掘算法包含聚类，查询，关联规则挖掘等

  2. 二十多篇关于数据流挖掘的论文，有关于数据流聚类的，查询的，关联规则挖掘的，等等。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-24
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weihuwangzi

  1. 一种基于特征扩展的中文短文本分类方法

  2. :针对短文本所描述信号弱的特点,提出一种基于特征扩展的中文短文本分类方法。该方法首先利用FP- Growth算法挖掘训练集特征项与测试集特征项之间的共现关系,然后用得到的关联规则对短文本测试文档中的概念词语进行特征扩展。同时,引入语义信息并且改进了知网中DEF词条的描述能力公式,在此基础上对中文短文本进行分类。实验证明,这种方法具有高的分类性能,其微平均和宏平均值都高于常规的文本分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-11
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：hutaoer06051

  1. 数据挖掘关联规则综述PPT

  2. 数据挖掘 关联规则综述 这个PPT包Apriori算法，FP-Growth算法，关联规则分类等内容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bingdian1987

  1. weka入门实验 有分类 聚类 关联。。。

  2. weka入门实验 有分类 聚类 关联。。。的实验指导书 很详细

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-23
    • 文件大小：71kb
    • 提供者：qiantanzhijiao

  1. 数据挖掘中的数据分类算法综述

  2. 按照各种算法的技术特点，将其分成决策树类、Bayes类、基于关联规则类及利用数据库技术等几类算法 讲解描述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-03
    • 文件大小：190kb
    • 提供者：iwanttotalk

  1. 实验四 排序、查询和多表关联

  2. 【实验目的】 1．学会对数据库表进行排序操作。 2．掌握单索引与复合索引的建立和使用。 3．掌握表的数据求和、求平均值、统计和分类汇总等操作。 4. 掌握查询命令使用。 5. 掌握表关联操作。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-11-17
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：pzhsunxu

  1. Hibernate 关联关系映射分类

  2. Hibernate 关联关系映射分类

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2012-01-31
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：wancanjun

  1. 剖分关联规则综述.pdf

  2. 剖分关联规则是描述剖分面片之间或者面片内空间对象之间的相邻、相连、共生、包含等空间关联的规则。从 基本概念、分类、目前研究成果等方面对其进行综述, 重点阐述了剖分关联规则的概念、挖掘方法等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-28
    • 文件大小：143kb
    • 提供者：xiaowushi319

  1. 基于关联规则的文本分类研究

  2. 文档介绍了文本分类中基于关联规则的分类研究，在舆情监控中有很重要的研究意义。

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2012-04-11
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：abclinlin2011

  1. 一个基于关联分类的推荐系统 中文摘要

  2. An associative classification-based recommendation system for personalization in B2C e-commerce applications 中文摘要，有图有公式

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2013-11-04
    • 文件大小：973kb
    • 提供者：u012715227

  1. 利用扩展概念格进行关联分类的算法

  2. 针对关联分类规则产生的候选规则过多导致效率不高的问题,提出一种基于频繁闭项集组成的扩展概念格的分类规则获取方法.利用频繁闭项集提出一种新的概念格模型,通过性质和定理对概念格结点进行剪枝,以抽取分类尽量少且最有效的关联分类规则.研究结果表明:该算法能挖掘出高质量且包含重要信息的关联分类规则,并大大减少关联分类规则的数量,在分类准确率上比现有的关联分类典型算法更高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：677kb
    • 提供者：weixin_38706294

  1. 时间序列的惰性关联分类器

  2. 时间序列的惰性关联分类器

  3. 所属分类：其它

  1. 基于演进向量量化聚类的增量模糊关联分类方法

  2. 基于演进向量量化聚类的增量模糊关联分类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：281kb
    • 提供者：weixin_38701156

  1. 基于规则修剪的关联分类方法以对数据集进行分类：一种称为规则的分类方法，称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器-源码

  2. 基于规则对数据集进行分类的关联分类方法 基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习数据集构造准确的分类器。 它提取“ If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联； 支持和信心。 这两个参数用于确定分类创建期间法律的主导地位。 在当前的AC算法中，每当将规则插入分类器中时，其所有对应的训练数据都将被丢弃。 但是，丢弃的数据实际上用于计算对其他规则的支持和置信度，并且会影响其他排名较低的规则，因为规则通常具有训练数据的常见示例。 使用静态支持和置信度将导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：486kb
    • 提供者：weixin_42128393

  1. arulesCBA：R中基于关联规则的分类-源码

  2. 基于关联规则的分类 将R包 （Hahsler等人，2020年）是在封装的延伸来执行关联基于规则的分类。 该软件包提供了用于类关联规则的基础结构，并基于以下算法实现了关联分类器： CBA（Liu et al，1998） bCBA，wCBA（Ian Johnson，未出版） 通过LUCS-KDD软件库进行的CMAR（Li，Han和Pei，2001年） 通过LUCS-KDD软件库进行的CPAR（Yin和Han，2003年） 在R / Weka中通过J48进行C4.5（Quinlan，199

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：weixin_42134168

  1. 基于信息增益的模糊加权规则关联分类器

  2. 基于关联规则的分类算法 已经被证明具有更高的准确性和更好的 与经典分类器相比，易于理解。 这些 优点使它们被广泛应用于智能决策系统的应用中。 但是，在某些特定领域，例如 作为医疗保健领域，人们希望使用更多的先验知识和 更多关注 注意具有强相关性的属性 在建模过程中使用类标签。 本文提出了一种模糊 信息增益的加权关联分类器 （IGWFAC）是 建议的。 IGWFAC使用属性选择 信息增益确定属性的策略 重要程度并分配相应的权重，以便 更重要的属性受到更多关注。 在 此外，所提出的算法将模糊集应用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：556kb
    • 提供者：weixin_38608866
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