搜索资源列表
datamining01
- 序列模式的概念最早是由Agrawal和Srikant 提出的 序列模式定义：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值-sequential pattern is the earliest concept of Agrawal and Srikant from the sequential pattern
sequential-pattern-mining-algorithm-based-on-Prefi
- 数据挖掘领域一个活跃的研究分支就是序列模式的发现，上传一个prefixspan算法
cSPADE.rar
- Mining sequential patterns with constraint (SPADE with constraint),Mining sequential patterns with constraint (SPADE with constraint)
AprioriAll (Sequential Pattern Mining)
- ApriroriAll (Sequential Pattern Mining) Java Source Code
PrefixSpan
- java版的PrefixSpan算法实现，文件里包含了详细的文档说明，还有示例。-PrefixSpan algorithm. The document containing a detailed descr iption and an example.
PrefixSpan-algorithm
- 序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要分支，在序列事务及；有关信息处理中有着广泛的应用，如顾客购物习惯、web访问模式、科学实验过程分析、自然灾害预测、疾病治疗、药物检验以及{ sizej pos； DNA等。序列模式挖掘算法有AprioriAll、GsP、F’reeSpan、本文将设计与实现针对string数据类型的算法，来对序列模式挖掘有更深入的剖析。-Sequence pattern mining is an important branch of data mining, and in t
kfs-0.3.tar
- 来自startup的垂直搜索引擎http://www.kosmix.com/的开源项目，又一个开源的类似google mapreduce 的分布式文件系统，可以应用在诸如图片存储、搜索引擎、网格计算、数据挖掘这样需要处理大数据量的网络应用中。与hadoop集成得也比较好，这样可以充分利用了hadoop一些现成的功能，基于C++。-Applications that process large volumes of data (such as, search engines, grid compu
prefixspan_ver1.0.tar
- C++ source code for prefix span algorithm (Sequential pattern mining)
UP
- ASSOCIATION RULE MINING FOR SEQUENTIAL PATTERN MINING, SPEECH RECOGNITION USING DYNAMIC TIME WARPING
three
- Speedy, Mini and Totally Fuzzy: Three Ways for Fuzzy Sequential Patterns Mining in java programming
apriori
- Apriori algorithm for sequential pattern mining
profix
- 数据挖掘中profix序列模式算法实现，含有详细注释！-Data mining algorithm sequential pattern profix, containing detailed notes!
Apriori--Algorithm
- 一种基于Apriori原理的算法的实现，它是序列模式挖掘中的经典算法-Apriori algorithm based on the realization of the principle, which is the classic sequential pattern mining algorithm
py_gapbide
- python实现的BIDE算法，应用于序列模式的挖掘-the algorithm is applied by python,it is applied to the sequential pattern mining
72079511clospan
- Mining closed sequential patterns
DATABASE_VER_1
- databases for mining sequential pattern
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
test_files
- Prefix_Span algorithm for mining sequential pattern using pattern growth
gsp
- 数据挖掘序列模式挖掘中的一个经典算法，GSP算法。-A classical algorithm in data mining sequential patterns mining, GSP algorithm.
Top-10-Algorithms-in-Data-Mining
- 在2006年9月召开的ICDM会议上，邀请了ACM KDD创新大奖(InnovationAward)和 Top 10 Algorithms in Data Mining IEEEICDM研究贡献奖(Research Contributions Award)的获奖者们来参与数据挖掘10大算 法的选举，每人提名10种他认为最重要的算法-Classification，Statistical Learning，Top 10 Algorithms in Data Mining，material