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频繁项集挖掘算法--CFPGROWTH算法
数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，CFPGROWTH算法，JAVA实现，代码中有详细注释
- 2023-03-29 10:25:03下载
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k-means java实现 Iris四大数据集
通过优化的k-means算法 采用了密度和优化评测函数实现了对Iris等数据集的聚类。
- 2022-03-18 06:28:52下载
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关于大数据的相关论文
关于大数据的论文，对稀疏表示分类有很大的帮助，希望对初学者哟帮助
- 2022-02-06 00:21:30下载
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文本分类（采用Java语言）
资源描述利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括： 1. 语料库的构建，主要包括利用爬虫收集Web文档等； 2. 语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典， 使用词袋模型或主题模型表达文档等； 注：使用主题模型，如LDA可以获得实验加分； 3. 选择分类算法（如朴素贝叶斯、SVM等），训练文本分类器，理解所选 的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义； 4. 对测试集的文本进行分类 5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价。
- 2022-02-13 04:15:07下载
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Java实现Apriori数据挖掘算法
Java实现Apriori数据挖掘算法,包内还有实例用的数据库
Apriori数据挖掘算法:先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。
请在jbuilder下编译 配好JDBC驱动
商品如果
买的表示为大写
没买表示为小写的
具体看GetSource.java
- 2022-10-02 14:05:03下载
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频繁项集挖掘算法--FPGROWTH算法
数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，FPGROWTH算法，源码中有详细说明
- 2023-06-08 16:30:03下载
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Ecalt算法
Eclat算法是一种深度优先算法,采用垂直数据表示形式,在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时,不需再次扫描数据库,仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度,而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。本算法利用diffset数据格式实现。
- 2022-03-02 17:06:13下载
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频繁项集挖掘算法--TWOPHASE算法
数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，TWOPHASE算法，源码中有详细注释
- 2022-10-13 14:30:03下载
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频繁项集挖掘算法
频繁项集挖掘算法，能在大量局部特征中发现频繁空间配置，这些空间配置可以作为词语，加入到特征包中进行分类，实现图像分类。
- 2022-03-23 21:38:47下载
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数据挖掘决策树Java源代码
资源描述决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够处理大数据量的训练集；最后，决策树方法的分类精度较高，对噪声数据有较好的健壮性，符合一般系统的要求。
- 2022-03-12 14:04:11下载
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