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armada
- matlab 的数据挖掘工具包，图像界面，有效挖掘数据的关联关系-Matlab data mining tools package, graphical interface to effectively tap the data relationship
Apriori
- 数据挖掘关联规则Apriori算法的研究与实现-Apriori algorithm realization process
DataGen.tar
- 数据挖掘关联规则算法的数据生成器,参数在txt文本中,可以自己设置.-The data mining algorithm of association rule data generator parameters txt text, you can set up their own.
fpgrowth
- FPgrowth是数据挖掘中关联规则的经典算法，此源码是其Java实现-Mining Association Rules classic algorithms, this source is Java.
apriori
- Apriori是数据挖掘中关联规则的经典算法，此源码是其Java实现。-Mining Association Rules classic algorithms, this source is Java.
AprioricPP
- Apriori是数据挖掘中关联规则的经典算法，此源码是其C++实现。包内还有实例用的数据库-Data Mining Association Rules classic algorithms, this source is Java. There are examples of packages within a database
data-mining
- 本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 -Introduction to Data Mining Instructor’s Solution
apriori
- 数据挖掘，apriori，关联分析,啤酒，尿布-maning data,apriori
Tapriori_algoh
- 本算法是基于数据挖掘与关联规则，有很强的参考价值，有测试试数据，及说明文档 ，说明文档英文，已通过测试。 -This algorithm is based on data mining and association rule, there is a strong reference value, the pilot test data, documentation, documentation in English, has been tested.
DM
- 数据挖掘中的apriori算法，关联规则在超市中的应用-Apriori algorithm in data mining, association rules in the supermarket
Association-rules-mining-algorithms
- 关联规则的数据挖掘是数据挖掘技术中非常重要和有应用前景的一种技术，一直是近几年来数据挖掘研究和应用领域活跃的前沿 -Data mining of association rules is very important and the application prospect of a technique in data mining technology, has been active in the forefront of recent years data mining researc
Decllatta
- 数据挖掘中关联规则的eclatt算法在Visual C下的实现 -Data mining for association rules eclatt algorithm implemented in Visual C
Apriori_Arithmetic
- 数据挖掘中的一个经典算法，用于数据关联规则的挖掘，提高挖掘的速度和减少数据库的IO操作-a classics arithmetic of the data mine
Apriori
- 数据挖掘算法中的重要算法之一关联规则算法Apriori算法的实现，对于数据挖掘的初学者来说，是一个很好的学习资料。-this is a perfect studying resource for new learner of data mining .
datamining
- 主要介绍在大型数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Large Databases, KDD）的各种技术，是专门针对决策支持中的各类问题进行讨论的高端课程。面向对象为软件工程专业硕士研究生。 本课程讲授的主要内容包括：数据预处理、数据仓库及OLAP、概念描述型数据挖掘、关联规则挖掘、分类挖掘和预测以及聚类挖掘，涉及的领域包括数理统计、概率论、机器学习、信息论、集合论等等。-Introduces knowledge discovery in large dat
ISliiqzipm
- 实现数据挖掘的一个重要算法sliq。能够从文文本中读出数据，并进行数据挖掘的关联规则分析。 -An important data mining algorithms sliq. Able to read data from the texts, and data mining association rules.
matlab-data-mining
- 数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
data-and-case
- 数据挖掘多个算法及数据，包括关联规则，基本分析、聚类分析、决策树、神经网络、统计方法等-Data mining algorithms and data, including association rules, fundamental analysis, cluster analysis, decision trees, neural networks, statistical methods
Apriori
- 数据挖掘Apriori算法，帮助寻找关联规则-apriori algorithm for datamining to find association rules.
aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型