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搜索资源 - SEQUENTIAL PATTERN
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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
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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
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ApriroriAll (Sequential Pattern Mining) Java Source Code
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Feature Selection using Matlab.
The DEMO includes 5 feature selection algorithms:
• Sequential Forward Selection (SFS)
• Sequential Floating Forward Selection (SFFS)
• Sequential Backward Selection (SBS)
• Se
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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.
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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
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C++ source code for prefix span algorithm (Sequential pattern mining)
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ASSOCIATION RULE MINING FOR SEQUENTIAL PATTERN MINING, SPEECH RECOGNITION USING DYNAMIC TIME WARPING
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Apriori algorithm for sequential pattern mining
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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!
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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
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一个序列模式程序，在CBuilder++建个命令行的工程后可以编译运行。功能还有待完善。输入文件data.txt，输出文件result.txt。
例：输入文件内容
(30) (90)
(10,20) (30) (40,60,70)
(30,50,70)
(30) (40,70) (90)
(90)
输出文件内容
<pattern>
<fred>3</fred>
<what>(30)</what>
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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
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databases for mining sequential pattern
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the FP-growth suanfa Based on Improved FP-Tree of sequential pattern mining algorithms have been debugging through
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序列模式挖掘prefixspan算法源代码。License: GPL2 (Gnu General Public License Versiion 2)-Sequential pattern mining prefixspan algorithm source code. License: GPL2 (Gnu General Public License Versiion 2)
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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
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Java Project Akhir Sequential Pattern Mining
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A Closed Sequential Pattern Mining Algorithm for Discovery of the
Software Bugs Feature
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AprioriAll算法的基本思路
1) 排序阶段 利用客户标识customer 2id作为主关键字以及事务发生的时间transaction 2 time作为次关键字对数据库D排序,该步骤将原始的事务数据库转换成客户序列的数据库.
2) 发现频繁项集阶段 利用关联规则挖掘算法找出所有的频繁项目集.
3) 转换阶段 在已经转换的客户序列中,每一个事务被包含于该事物中的所大项目集来替换,如果一个序列不包含任何大项目集,则在已经转换的序列中不应该保留这项事务.
4) 序列阶段 利用核心
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