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搜索资源列表

  1. MinimalAssociationRulesandMiningAlgorithm

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  2. 数据挖掘是人们从海量数据中获取有用信息的有力工 具。作为数据挖掘的重要方法之一,关联规则挖掘引起各界 人士的广泛关注。关联规则挖掘用来发现大量数据中项集之 间有趣的关联或相关关系。
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:111.16kb
    • 提供者:甜甜
  1. Fast

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  2. 数据挖掘是人们从海量数据中获取有用信息的有力工 具。作为数据挖掘的重要方法之一,关联规则挖掘引起各界 人士的广泛关注。关联规则挖掘用来发现大量数据中项集之 间有趣的关联或相关关系。
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.11mb
    • 提供者:甜甜
  1. AIS

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  2. 本文简要介绍了数据挖掘中的聚类、关联分析、时间序列分析等理论和技术,在分析目前交通领域的数据挖掘,特别是AIS信息的数据挖掘研究现状的基础上,针对网络化的AIS数据库的AIS信息特点,提出了用于AIS信息的挖掘方法-This paper briefly describes the data mining clustering, association analysis, time series analysis theory and technology, in analyzing the da
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2016-04-24
    • 文件大小:1.03mb
    • 提供者:赵新星
  1. glgz

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  2. 数据挖掘方法——关联规则,及其相关研究文档-Data Mining- Association Rules, and related research documents
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:288.75kb
    • 提供者:yaojunjie
  1. Apriori_Arithmetic

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  2. 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
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:392.03kb
    • 提供者:王一民
  1. datamining

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  2. 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
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-05-15
    • 文件大小:3.61mb
    • 提供者:onlearning
  1. data-mining

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  2. 介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法, 进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息, 这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。-Introduces the basic concepts and methods of association rules in data mining, further discussion and the research of asso
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2018-04-18
    • 文件大小:273kb
    • 提供者:邱亚茹
  1. readonline

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  2. 数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究.可惜是txt形式的-Data mining techniques and algorithms for mining association rules
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2014-12-08
    • 文件大小:80kb
    • 提供者:elina
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