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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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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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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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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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高效用项集挖掘算法--HUIMINER算法
数据挖掘算法，高效用项集挖掘算法，加权频繁项集挖掘，HUIMINER算法，源码中有详细注释
- 2023-02-10 05:45:03下载
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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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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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weka源代码
weka是一个很优秀的数据挖掘软件，可以把weka作为程序包打入工程中，基本想要的功能很快就能实现
- 2023-06-01 10:00:04下载
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微博数据挖掘
利用python调用新浪api接口实现的新浪微博数据的挖掘，能够获取指定的经纬度地点的微博动态信息，还能够将其写入MySQL数据库中。
- 2022-07-12 15:52:46下载
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python 实现随机森林
应用背景
数据 ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段 包含客户的 地 理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。 购买过得产品
目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品
数据处理
数据清洗： describe 每个特征统计分析 方差 -分析缺陷特征和波动性
空值赋值为 “-1 “ - 保证模型的可使用
数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分 – 特征的重要性
关键技术特征选择
随机森林： 判断特征的重要性 ：思考为何重要性高
AHP ： 迭代设置每个特征的权重
模型选择 ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取
关于模型选择时候我想用协同过滤 但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的 是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？
- 2022-02-25 17:28:51下载
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