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搜索资源列表

  1. Web挖掘研究 RESEARCH 0N W EB M INING ：A SURVEY

  2. 因特阿目前是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心，它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教 育、政府、电子商务和许多其它信息服务．Web包含了丰富和动态的超链接信息，以及Web页面的访问和使用信 息，这为数据挖掘提供了丰富的资源．Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的潜在的有用模式和 隐藏的信息．对Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析，包括Web结构挖掘、多层次Web数据仓库方法以及 Web Log挖掘等

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-04-29
    • 文件大小：393kb
    • 提供者：mengmeng888888

  1. 贝叶斯层次聚类及其在文本挖掘中的应用

  2. 贝叶斯层次聚类及其在文本挖掘中的应用反反复反复反复反复反复反复反复

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qxde01

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：linkui26

  1. 贝叶斯层次聚类及其在文本挖掘中的应用

  2. 详细的介绍了数据挖掘和文本挖掘的发展现状和聚类文本挖掘的算法，很好的资料

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-22
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：kqy000489

  1. 有关层次聚类算法优秀论文集

  2. 文本聚类是在没有学习的条件下对文本集合进行组织或划分的过程,基本思想是要将相似的文本 划分到同一个类中. 文本聚类技术能够用来发现大规模文本集合的分类体系,以及为文本集合提供一个 概括视图;它在信息自动获取,Web 数据挖掘等领域都有很多的应用。压缩了数十篇基于层次聚类的聚类算法相关论文。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-14
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wuwuinbnu

  1. MFC实现AGNES层次挖掘算法

  2. 层次AGNES聚类挖掘，本程序用MFC强力打造经典算法，程序附有要处理的数据集，程序源代码有很详细的注释，功能基本实现，但是也有部分BUG，望广大用户斧正 本数据集是8维属性元组，4177行的(海量)记录。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-01-05
    • 文件大小：98kb
    • 提供者：shelleyhacker

  1. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-聚类分析教程

  2. 聚类分析原理 聚类分析常用算法分类 划分聚类方法 层次聚类方法 基于密度的聚类方法 基于网格的聚类方法 基于模型的聚类方法 高维数据的聚类方法 模糊聚类FCM 应用实例分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-11
    • 文件大小：170kb
    • 提供者：yxinfa

  1. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-数据挖掘建模教程

  2. 16.1数据挖掘建模概述 16.1.2原型与模型 16.1.3模式与模型 16.1.4知识层次理论 16.1.5模型与数据 16.1.6知识结构与框架 16.1.7决策 16.2数据挖掘建模基础 16.2.1数据挖掘建模 16.2.2建模与挖掘的结合 16.2.3模型分类 16.2.4建模行为 16.3数据挖掘建模原理 16.3.1建模要求 16.3.2建模原则 16.3.3简化模型 16.3.4建模步骤 16.3.5建模素质

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yxinfa

  1. 数据挖掘层次聚类算法

  2. hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering 数据挖掘层次聚类算法！

  3. 所属分类：其它

  1. SAS数据挖掘白皮书

  2. 早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展，计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理，生产设备的实时控制等。在此过程中，计算机系统积累了越来越多的数据，数据处理的任务就更加繁重。到今天，即使是发展中的我们中国，在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的事情了。企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。但是，面对堆积如“山”的数据，你可能并未看清企业运作的本质规律

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：520kb
    • 提供者：liema2000

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. 层次聚类算法（数据挖掘）

  2. C++编写层次聚类算法，直接运行即可，包含数据资源iris.data,分类结果存放在result文件夹中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-16
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：efgggggg

  1. MFC实现AGNES层次聚类（数据挖掘算法）

  2. 如题，一个比较简单的数据挖掘算法MFC实现。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-11-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：Tilics

  1. CRM系统挖掘算法效率的改进

  2. 摘　要: 目前金融业客户关系管理( CRM ) 数据挖掘系统所 采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间 效率等方面性能较差。该文分析了CRM 系统特性、实施模 型、模型挖掘以及CRM 数据挖掘系统体系结构; 结合时态 关联规则挖掘的特点, 采取FCQ 算法数据转换策略, 引入领 域知识的泛化层次表; 在算法的第二次迭代使用Hash 技术 连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规 模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率, 提高了 系统运行的速度与效率, 为管理者提供

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-26
    • 文件大小：399kb
    • 提供者：bufery

  1. 基于粗糙集的面向概念分层的数据挖掘方法

  2. 在对信息系统中的属性进行概念分层的基础上，提出一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法，该方法能针对 用户对不同层次规则的挖掘需求，通过概念分层和数据预处理建立相应的信息系统，进行递进求精的粗糙集约简，实 现在不同概念层次上高效挖掘感兴趣规则的目的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-13
    • 文件大小：429kb
    • 提供者：maochongcn

  1. 文本挖掘的背景和过程.ppt

  2. 详细介绍了文本发掘的步骤及关键技术 传统的自然语言理解是对文本进行较低层次的理解，主要进行基于词、语法和语义信息的分析，并通过词在句子中出现的次序发现有意义的信息。 文本高层次理解的对象可以是仅包含简单句子的单个文本也可以是多个文本组成的文本集，但是现有的技术手段虽然基本上解决了单个句子的分析问题，但是还很难覆盖所有的语言现象，特别是对整个段落或篇章的理解还无从下手。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-05
    • 文件大小：431kb
    • 提供者：cherrysongyan

  1. 层次聚类算法的研究

  2. 层次聚类算法的研究 VC++编写 数据挖掘

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-10-23
    • 文件大小：778kb
    • 提供者：yaovincent

  1. 基于云模型的数据挖掘技术

  2. 云模型是定性概念和定量描述之间的转换模型,基于云模型,本文提出了在概念空间和特征空间中以不同的层次进行空间数据挖掘的新方法“数据—概念—知识”.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-05-17
    • 文件大小：358kb
    • 提供者：halahake

  1. 基于提取网站层次结构的网页分类方法

  2. 网页自动分类是当前互联网搜索领域一个热点研究课题，目前主要有基于网页文本内容 的分类和基于网页间超链接结构的分类。但是这些分类都只利用了网页的信息，没有考虑到网页所 在网站提供的信息。文中提出了一种全新的对网站内部拓扑结构进行简约的算法，提取网站隐含的 层次结构，生成层次结构树，从而达到对网站内部网页实现多层次分类的目的，并且已经成功应用到 电子商务智能搜索和挖掘系统中

  3. 所属分类：网页制作

    • 发布日期：2011-10-28
    • 文件大小：360kb
    • 提供者：duan_123456

  1. 分层决策规则挖掘

  2. 决策规则挖掘是机器学习和数据挖掘中的一项重要技术。 在过去的几年中对此进行了深入的研究。 但是，大多数现有算法均基于平面数据集，从中提取的一组决策规则对于大规模数据可能非常大。 这样的一组规则不容易理解，对用户确实有用。 此外，太多规则可能会导致过度拟合。 因此，本文提供了一种分层决策规则挖掘的方法。 它可以从不同的抽象级别挖掘决策规则。 这种方法的目的是通过结合多维数据模型的层次结构和粗糙集理论的技术来提高决策规则挖掘的质量和效率。 该方法遵循所谓的“分而治之”的策略。 它不仅可以提供一种分层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：330kb
    • 提供者：weixin_38509082
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