▍1. 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
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▍3. 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
▍4. 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
▍6. 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
▍7. 带阻尼参数的pagerank实现
资源描述实现基本的pagerank算法，可实现传递阻尼参数和迭代次数。源文件从文件中读取
▍8. 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。
▍9. 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。
▍10. 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。
▍11. 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。
▍12. 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。
▍13. 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。
▍14. 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！
▍15. 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？
▍16. 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。
▍17. 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
▍19. 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
▍20. 频繁子图挖掘算法pafi1.0.1.zip
频繁子图挖掘算法pafi1.0.1.zip,频繁子图挖掘算法采用c++实现，图数据挖掘方向的可以看一看。
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