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datamining-algorithm
- 数据挖掘的经典算法的java实现,含源码和说明。包括了ID3决策树,贝叶斯分类器等经典算法。-A Java implementation of classic data mining algorithm, including source code and instructions. Including the ID3 decision tree, bayes classifier and classic algorithms.
ID3
- 基于ID3的决策树分类算法,是数据挖掘中常用的一种算法。代码压缩包中包含所有java程序,但需要用户自己建立数据库的表。-ID3-based decision tree classification algorithm, is a commonly used data mining algorithms. Code archive contains all java program, but requires the user to create their own database table
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统,本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的,WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统,它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系,这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求,第二章描述该系统的关键技术和开发环境,第三章是系统的设计,第四章对框架的研究
bookshop
- 本文以网上购书为例,对基于数据挖掘技术的个性化的网上购书系统进行了研究设计。网站主要实现了注册登录模块功能,书籍根据分类和书名搜索功能,查看书籍详细信息功能,利用关联规则,贝叶斯分类算法向用户推荐用户可能感兴趣或对用户有用的书的模块,加入购物车,购买模块。前面的功能只要是前台的显示,在服务器端,使用SQL server2005作为数据库,由后台逻辑控制模块把数据提交给合适的功能模块和算法模块,从而组合成一个完整的系统。在这个系统中,页面是使用JSP来动态生成的,后台使用的是Servlet控制整个
Bayes
- 关于数据挖掘中贝叶斯分类器的实现代码。返回准确率。有数据。-About Data Mining Bayesian classifier implementation code. Back accuracy. There is data.
NaiveBayes
- 基于朴素贝叶斯算法实现的文本分类程序,对数据挖掘的初学者具有很好的学习参考价值。-Based on Bayesian text classification algorithm procedures, data mining beginners a good learning reference value.
RandomForest
- 基于决策树实现的随机森林算法,是数据挖掘中一个经典的分类算法,对初学者具有很好的学习参考意义。-Based on Decision Tree achieved random forests algorithm is a classical data mining classification algorithm, for beginners to learn with a good reference value.
Kmeans
- K-均值聚类算法,是一种随机选取数个数据中心进行点聚类处理进而生成分类的数据挖掘算法,具有很好的学习功能。-K-means clustering algorithm is a randomly selected number of data center point clustering process thereby generating classification data mining algorithms, with good learning function.
Kmeans
- Kmeans数据挖掘算法实现,用于分类,处理的是CSV数据-Kmeans data mining
Bias-Classifier
- 用java写的贝叶斯分类器,我之前做数据挖掘课程大作业的时候写的,数据的格式见文件中的txt文件,一个train数据,一个test数据。-Bias classifier
Decision-tree-algorithm
- 数据挖掘,机器学习经典分类算法,决策树算法ID3 C4.5 Java实现 开发环境 eclipse-Data mining, machine learning classic classification algorithm, decision tree algorithm ID3 C4.5 Java development environment eclipse
associatiton-rule-based-classifier
- 关联分类器的java源码,首先根据apriori算法挖掘所有的频繁项集,然后选择可用的分类规则,然后对未知实例进行分类。包含测试程序与测试数据- U5173 u804 u5206 u7C7B u5668 u7684 u7981 u7989 u989 u989 u989 u989 U7136 u5409 u0910 u0910 u7R09 u5B0 U542B u6D4B u8BD5 u7A0B u5E8F u4E0E u6D4B u8B
rseslib-3.0.4-src
- 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(It includes many well-known algorithm implementation, support vector machine, decision tree, rough set, Bias classifier, etc., which is suitable for academic research, short comment mining, text c