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于 2021-04-14 发布文件大小:3KB

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代码说明：

基于密度的局部离群点检测，使用于当全部样本点的密度不一致的情况(Local outlier detection based on density)

文件列表：

DataNode.txt, 2278 , 2017-05-18
KNN距离的展示.txt, 274 , 2017-06-02
OutlierNodeDetect.txt, 10316 , 2017-05-18
散点图.txt, 281 , 2017-06-02

下载说明：请别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！

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包含了01背包和非01背包两个程序！是我一次作业完成的,可以参考一下！()

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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

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说明： boxcox函数的python实现，引用该函数可将偏态分布调整为正态分布(Python implementation of box Cox function)

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