-
朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类的分类器实现,使用的是matlab语言。内含测试集和训练集,可直接运行,readme.txt文件中说明了数据格式
- 2022-02-07 02:48:39下载
- 积分:1
-
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
- 积分:1
-
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
- 积分:1
-
数据挖掘中编写C语言程序数据预处理,读取文本文件中的数据,使用链表,并输出该组数据的按平均值、中值、边界值平滑的结果。若分箱时数据缺失则用最后的值复制代替,还要找出程序中
数据挖掘中编写C语言程序数据预处理,读取文本文件中的数据,使用链表,并输出该组数据的按平均值、中值、边界值平滑的结果。若分箱时数据缺失则用最后的值复制代替,还要找出程序中的离群点,要求程序符合结构化程序设计风格,关键地方需加注释。完美实现!
- 2022-02-28 20:00:10下载
- 积分:1
-
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
- 积分:1
-
高效用项集挖掘算法--HMINE算法
数据挖掘算法,高效用项集挖掘算法,加权频发项集挖掘算法,HMINE算法,源码中有详细注释
- 2022-02-04 07:22:38下载
- 积分:1
-
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
- 积分:1
-
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
- 积分:1
-
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
- 积分:1
-
数据挖掘算法
包含很多知名算法实现,支持向量机,决策树,粗糙集,贝叶斯分类器等,适合学术研究,短评论意见挖掘,文本分类等。
- 2022-06-03 05:40:28下载
- 积分:1