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  1. 聚类与关联规则挖掘算法及其应用研究

  2. 摘要: 该文介绍了数据挖掘中两种重要的算法: 1) 发现数据分布和隐含模式的聚类算法; 2) 应用最为广泛的挖掘方法之一关联规则 挖掘算法, 并就它们在应用型院校本科教学评估中的应用进行了研究。 关键词: 数据挖掘; 聚类; 关联规则; 置信度; 支持度

  3. 所属分类：其它

  1. 数据挖掘几个算法

  2. 数据挖掘 聚类 关联规则 几个写好的算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-08-30
    • 文件大小：148480
    • 提供者：a3dpig

  1. 各种数据挖掘算法实现

  2. 包括数据挖掘领域的多种算法的源程序。 有关联规则的Apriori算法、聚类、神经网络、遗传算法。 还有一些相关学习资料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：achihit

  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：528384
    • 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：16777216
    • 提供者：weihuwangzi

  1. 图书流通关联规则分析

  2. 文摘关联规则是数据挖掘领域一个贡要的研究任务。文章首先介绍关联规则的基本概念和常用的关联规则算法。接着以上海交通大学两年的图n流通数据为研究对象，利用关联规则和Apriori算法，分别对图n的类别和特定图书的借阅关联性做出分析，得出图n大类和一些单本图书的借阅关联性特点，最后在此基础上为图书馆工作和个性化服务提出合理建议。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-08-27
    • 文件大小：636928
    • 提供者：xz112014890

  1. 关联规则的程序设计（源码）

  2. Java实现Apriori算法，调用Apriori类的findLargeItemsets()方法和 findConfidenceItemsets()方法即可找出需要的东西。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：115712
    • 提供者：syp_surfing

  1. 关联规则挖掘教程

  2. 详细介绍了关联规则的基本原理和基本算法，涉及到多维多层关联规则的挖掘算法，Apriori算法及改进

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-03-29
    • 文件大小：433152
    • 提供者：sunshine0127

  1. 关联规则算法的研究

  2. 数据挖掘 分类 类聚 关联规则 ，关联规则算法研究是实用行的数据可以为数据挖掘算法提供基础的信息。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-11-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wwhhzz1982

  1. 基于网络遗传编程的类关联规则挖掘与卡方检验

  2. 在这篇文章中，我们描述了一个算法为了基于网络遗传编程的类关联规则挖掘与卡方检验和使用这些提取规则提出了一个分类器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-22
    • 文件大小：58368
    • 提供者：sinat_14854319

  1. 基于模糊分类关联规则的支持向量机分类器生成方法

  2. 利用模糊C一均值聚类算法对数据库 中的连续属性进行离散纯；然后，在诧基础上提出一转改进媳模糊荚联算法挖掘分类关联娩烈；最后，逶过砖募挽粼 和模式慧海的兼容拣指标采掏避特征向量，构建支持向薰辊酶分类器模型。实验结果表明，该方法具有较高的分獒 识别能力和分类效奉。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-10-22
    • 文件大小：507904
    • 提供者：q77077

  1. 数据挖掘软件（关联规则、聚类算法）

  2. 个人开发的一个数据挖掘的软件，集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法； 数据源存储在Microsoft Access 数据库中，将相应表中的数据换成你的数据，就可以直接进行挖掘。 DataMining软件(集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-08
    • 文件大小：138240
    • 提供者：i91yangyang

  1. R语言数据挖掘实验报告——美国黑色星期五（BlackFriday）（附代码和实验数据csv文件）聚类 关联规则挖掘

  2. R语言数据挖掘——美国黑色星期五（BlackFriday）实验报告（附代码） 使用R语言 实现基本数据统计 聚类 关联规则挖掘

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-03-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_43508670

  1. 多维数量关联规则聚类挖掘研究

  2. 根据旅游数据的特殊性,提出了多维数量关联规则聚类算法(MDQARC),并从挖掘库的生成、数值属性的离散化以及关联规则挖掘和规则聚类等方面设计了有效的算法,最后通过实验将MDQARC算法与C4.5算法进行了比较,证明了该算法可以提高运行效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-01
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38628150

  1. 基于关联规则的公共自行车调度区域聚类划分

  2. 基于关联规则的公共自行车调度区域聚类划分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：651264
    • 提供者：weixin_38698403

  1. 基于关联规则的公共自行车调度区域聚类划分

  2. 根据公共自行车在租赁点间的自流动性,利用城市公共自行车系统运行的OD数据,采用关联规则将具有较强相关性的租赁点归于同一个集合并赋予相应属性,然后对各集合中的租赁点进行空间聚类划分,最后生成调度区域划分方案;以杭州市公共自行车系统为对象进行划分仿真实验,结果表明:本文提出的基于关联规则的公共自行车调度区域聚类划分方法,兼顾城市公共自行车系统租赁点的空间和非空间属性,能够为公共自行车实时调度提供一种科学有效的调度区域划分方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：649216
    • 提供者：weixin_38589774

  1. 基于聚类分析和软集的关联规则挖掘

  2. 基于聚类分析和软集的关联规则挖掘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：460800
    • 提供者：weixin_38703980

  1. 基于J2EE的空间关联规则研究与原型系统实现

  2. 空间关联规则与传统关联规则的主要区别在于空间关联规则挖掘需要考虑空间实体的距离关系、方位关系和拓扑关系,而空间概念层次的形成往往是基于多个空间数据层或面向特定主题的。该文在研究空间关联规则算法的基础上,提出一种基于概念树的多层次空间关联规则挖掘算法,设计和实现一种基于J2EE的空间关联规则原型挖掘系统,并以某市土地利用为例说明了系统的实施过程。该系统挖掘出来的8大类土地利用类型的空间关联规则具有一定的现实意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38681318

  1. 关联规则聚类更新的大数据文件请求流分析

  2. 关联规则聚类更新的大数据文件请求流分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：546816
    • 提供者：weixin_38729336

  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：129024
    • 提供者：weixin_42134168
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