搜索资源列表
apriori的C#源码
- 用于关联规则挖掘apriori算法的C#编程
学习 .zip.rar
- 某贸易中心共10层，设有载客电梯1部。为了处理问题的方便，有以下的限定条件： （1） 电梯的运行规则是：可到达每层。 （2） 每部电梯的最大乘员量均为K人（K值可以根据仿真情况在10~20人之间确定）。 （3） 仿真开始时，电梯随机地处于其符合运行规则的任意一层，为空梯。 （4） 仿真开始后，有N人(>20人)在该国际贸易中心的1层，开始乘梯活动。 （5） 每个人初次所要到达的楼层是随机的，开始在底层等待电梯到来。 （6） 每个人乘坐电梯到达指定楼层后，再随机地去往
weka-src.rar
- Weka，一个数据挖掘工具。功能包括：分类、聚类和关联规则等等。这是该开源软件的源代码，版本为3.5.7,Weka, a data mining tool. Features include: classification, clustering and association rules, etc.. This is the open source software source code, version 3.5.7
FPTree.rar
- 用C#编写的关联规则挖掘算法FPTree的源代码,With C# Prepared Algorithm for Mining Association Rules FPTree source code
fptree.rar
- 关联规则挖掘算法FPtree的源代码,直接产生结果。,Algorithm for Mining Association Rules FPtree source code directly to produce results.
Data_Mining_SQL_2008
- 这是《数据挖掘原理与应用—SQL Server 2008数据库》的随书SQL语句、源代码和Excel范例文件，基于DMX，代码主要包括对SQL Server 2008和Excel 2007中已经集成好的数据挖掘算法的应用， 如贝叶斯聚类、决策树、时序、聚类、序列聚类、关联规则、神经网络、逻辑回归、OLAP立方体的等算法，具有极高的使用价值。-This is the " Principles and Applications of data mining-SQL Server 2008 d
Galicia3.2
- 概念格JAVA软件，可以用概念格算法进行数据挖掘，生成概念格和关联规则-Concept lattice JAVA software can be used to the concept of grid data mining algorithm to generate a concept lattice and association rules
Apriori
- 用Visual C++编写的关联规则挖掘算法Apriori算法的源代码-Using Visual C++ Prepared in association rule mining algorithm Apriori algorithm source code
apriori_algorithm_for_myself
- 本算法是基于数据挖掘与关联规则，有很强的参考价值，有测试数据，及说明文档 ，说明文档英文-The algorithm is based on data mining and association rules, there is a strong reference value, there is test data, and documentation, documentation in English
Apriori
- 关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境
Apriori
- 数据挖掘中关联规则的实现与赶紧，可以提高取之速度-Data Mining Association Rules with quickly, can increase the speed of access
FP_Tree-by-CSharp
- 使用C#实现的频繁模式树(FP-Tree)关联规则挖掘算法,以SQL Server数据库作为数据源.-Using c# of the realization of the frequent mode Tree (FP-Tree) algorithm is proposed to SQL Server database as data sources.
diffEclat.tar
- 将关联规则挖掘算法修改为关联分类算法，具有很强的鲁棒性-Modify the association rule mining algorithm for associative classification algorithm has strong robustness
src
- 数据关联规则挖掘算法Eclat，垂直数据格式-Data association rule mining algorithm Eclat, a vertical data format
Apriori-algorithm
- Apriori算法程序 ，用C#写的关联规则挖掘Apriori算法，引用请添加出处，谢谢！-The Apriori algorithm
35738604Aprioritest
- Apriori关联规则挖掘算法，用C#写的，引用请注明出处，-Apriori Algorithm
FP树关联规则挖掘频繁项集
- 根据用户的轨迹寻找用户的最频繁项集，找到用户经常出现的区域(According to the user's trajectory to find the user's most frequent itemsets, to find frequent users of the region)
Apriori
- 数据挖掘，频繁项集和关联规则,C++源代码模拟程序(Data mining, frequent itemsets and association rules, C++ source code simulation program)
untitled0
- 关联规则挖掘算法 Python实现Apriori算法(Association rule mining algorithm Python implementation Apriori algorithm)
NewWeightedApriori
- 加权模糊关联规则挖掘，一种基础算法的改进，增加权值(Weighted fuzzy association rules mining The improvement of algorithm,)