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搜索资源列表

  1. 数据挖掘 决策树代码

  2. 数据挖掘中的决策树相关代码。包含java；c++；matlab；有代码和应用程序。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-05-07
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fljandy

  1. 数据仓库与数据挖掘教案

  2. 主要讲解数据仓库和数据挖掘相关知识。数据仓库包括原理、设计以及联机分析OLAP的相关知识；数据挖掘部分包括集中常用的挖掘算法：关联、分类、聚类等以及文本挖掘等内容。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：mindincloud

  1. 北京大学数据挖掘与客户关系管理

  2. 本课程将通过介绍BI中最重要的应用：客户关系管理（ＣＲＭ）和数据挖掘，通过对其中的数据挖掘的基本技术以及以数据挖掘为技术核心的客户关系管理（ＣＲＭ）的运用来分析如何达到有效的客户关系管理。数据挖掘是近年来伴随着数据仓库和人工智能技术的发展而出现的一门新兴学科。 通过对数据挖掘技术和系统的全面介绍， 帮助学生深入理解数据挖掘的要件和体系结构；基本理论、方法、概念和技术，并熟悉数据挖掘的实施方案、开发流程和发展方向。通过课程学习和大作业使学生关于ＣＲＭ与数据挖掘的相互联系，包括客户获得、自动销售、

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-04
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：lemontree7799

  1. id3s算法源代码 c语言编写

  2. id3;数据挖掘；决策树；c语言算法id3;数据挖掘；决策树；c语言算法id3;数据挖掘；决策树；c语言算法 资源全部0分了。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-06-24
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：ddt3484710

  1. 数据挖掘算法 id3

  2. 用delphi写的id3算法；源代码；用delphi写的id3算法；源代码；用delphi写的id3算法；源代码； 资源全部0分了。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-24
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：ddt3484710

  1. 数据挖掘基础10章ppt课件

  2. 包含数据挖掘基础10章ppt课件； 数据挖掘软件发展分析.ppt； 数据挖掘基本概念与技术（韩家伟）.pdf； 数据挖掘 sas.pdf； Clementine完整教程.pdf;

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-13
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：djkzq

  1. 数据挖掘中关联规则之Aprior算法的实现

  2. 这是一个关于数据挖掘中关联规则之Aprior算法的实现。这是从网上找到的一个别人写好的程序，本人只是对这个程序进行了轻微的修改；本人忘记了这个程序是由谁写的，所以如果您发现这个程序的原创作者，可以联系本人，本人深表谢意。

  3. 所属分类：其它

  1. 各种数据挖掘工具资料整理

  2. 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。例如，利用数据挖掘可以对企业的海量数据进行客户分析，包括客户类型、各类客户的需求倾向、贷款偿还预测和客户信用政策分析、客户流失分析等；进行市场研究，包括商品市场占有率预测、市场拓展计划仿真；进行经营策略研究，包括经营成本与收入分析、风险控制、欺诈行为甄别等

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-09-27
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：xinny

  1. 数据挖掘集合（数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用）（数据仓库、数据集市和数据挖掘.）

  2. 数据挖掘源代码： 数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj； 数据仓库与数据挖掘12.caj 数据仓库与数据挖掘.caj 数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用.kdh 数据仓库与数据挖掘1.caj 数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj 数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-30
    • 文件大小：454kb
    • 提供者：zozo319

  1. 数据挖掘算法概要说明

  2. 数据挖掘、机器学习中各种常用模型的概念、算法汇总。内容包括：数据仓库、特征提取、模糊集、粗糙集、Fourier变换、小波变换、决策树、关联关则、kNN、聚类分析、朴素贝叶斯、EM、神经网络、遗传算法、支持向量机、隐Markov模型；提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习；学习机性能评估等。内容有一定的深度，不宜初学者。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-11-18
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：yetzi1975

  1. 客户关系管理论文 关于客户关系管理中数据挖掘的应用

  2. 摘要：客户关系管理(CRM)是数据挖掘技术的重要应用领域，也正是因为具有数据挖掘技术的支持才使CRM具有越来越广泛的市场价值和研究价值。本篇论文综述了面向CRM 的数据挖掘应用的总体研究情况。包括面向CRM 数据挖掘的体系结构；从客户生命周期的角度和行业应用角度分析了CRM 中数据挖掘的应用状况；最后结合当前数据挖掘技术的发展指出了CRM 中数据挖掘应用的进一步发展趋势以及我国在该领域的研究方向。 关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现；决策支持；电子商务

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-10
    • 文件大小：111kb
    • 提供者：chenkaici

  1. 图像数据挖掘中的关联规则

  2. 介绍了遥感图像数据的关联规则挖掘方法。对目前图像数据挖掘的研究及应用现状进行了综述。介绍了图像数据关联规则挖掘的 最新进展，总结了图像数据关联规则挖掘的特点、类型及图像数据预处理的技术方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-30
    • 文件大小：1008kb
    • 提供者：maymol

  1. 几种常用的异常数据挖掘方法

  2. 主要讨论了常用的异常数据挖掘方法，简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等，详细的介绍 了使用统计、距离、偏离技术、密度和高维持数据进行异常数据挖掘的方法并分析了其各自的特点．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-23
    • 文件大小：333kb
    • 提供者：l546753716

  1. 基于数据挖掘的客户价值预测方法

  2. 基于数据挖掘的客户价值预测方法 赵晓煜，黄小原 （东北大学工商管理学院，辽宁沈阳%%"""*） 摘要：提出了一种利用聚类和分类等数据挖掘技术预测客户价值的新方法·通过对客户历 史交易数据的分析，获得能够综合反映老客户忠诚度和价值度的指标·基于该指标对老客户进行 聚类，将老客户划分为若干个不同价值的客户群，即为每个老客户赋予一个价值等级标号·利用朴 素贝叶斯分类方法来预测新客户（或潜在客户）的价值，并依据预测结果来制定相应的重点客户发 展战略·实例验证了该方法的有效性和可行性· 关键词：数据挖掘

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-09-26
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：gadflyyy

  1. 数据挖掘课件 共14个文件

  2. 数据挖掘；课件；PDF；共14个文件；麻省

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：chanceux

  1. 基于关联规则的数据挖掘算法研究

  2. 数据挖掘；关联规则；二进制序列密集树；频繁模式树；正负关联规则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：zhj463386544

  1. 数据挖掘技术在生态专家系统中的应用

  2. 作者：杨晓辉 天津工程师范学院计算机系 关键词：生态安全；数据挖掘；神经网络；关联规则；梯度法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：hrimp

  1. Clementine 可视化数据挖掘应用实例-银行信贷规则评估

  2. 可视化数据挖掘应用实例一则——某银行信贷规则评估 吴源林 （上海财经大学MBA 学院，上海 200083） 摘要：本文应用 Clementine 工具，通过对某银行评估客户信用申请的资料挖掘，展示 了数据挖掘中遇到的问题和解决思路。 关键词：数据挖掘；决策树；Clementine 数据挖掘是运用模式识别技术，以及统计和数 学知识，通过对大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、随机的数据集进行详尽审查挖掘，以发现数 据中内在的关联性、特征和趋势。数据挖掘综合了 多种学科技术，能提供数据分类、聚类、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-01-06
    • 文件大小：389kb
    • 提供者：gadflyyy

  1. 数据挖掘综述

  2. 从人工智能、统计分析和数据库技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差6种模式的识别.详细介绍了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题. 更多还原

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-11
    • 文件大小：601kb
    • 提供者：q02132

  1. 数据挖掘与数据挖掘技术的应用综述

  2. 随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文对数据挖掘技术的概念、目的、数据挖掘的研究方法和步骤以及关于数据挖掘技术的应用进行了归纳整理、分析提炼。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-24
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：yangerlei2046
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