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搜索资源 - dynamic data mining
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- XCS for Dynamic Environments
+ Continuous versions of XCS
+ Test problem: real multiplexer
+ Experiments: XCS is explored in dynamic environments with different magnitudes of change to the underlying concepts.
+Reference papers:
H.H.
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经典的数据挖掘分类算法，由ID3算法演变而来。本算法主要用于处理连续属性值，基本过程如下：
1.根据属性的值对数据集排序
2.用不同的阈值将数据集动态的分类
3.迭代根据阈值进行划分
4.得到所有可能的阈值、增益以及增益比-classical classification of data mining algorithms, evolved from the ID3 algorithm. This is mainly used to deal with continuous at
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次算法为数据挖掘中动态聚类算法的实现，对数据挖掘有一定的帮助-time data mining algorithms for dynamic clustering algorithm to the realization of data mining is certainly helpful
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数据挖掘中动态聚类的K-means算法，适合研究聚类人员。-Data Mining in the dynamic clustering of K-means algorithm for clustering research staff.
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K-Means动态聚类算法源程序 在数据挖掘中的应用-K-Means dynamic algorithm source data mining application
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应用策略设计模式，模拟动态数据挖掘算法调度，可以实现对数据挖掘算法根据名称调用具体算法的实现，达到算法独立于挖掘逻辑的目的-Application strategy design pattern to simulate dynamic data mining algorithms scheduling, data mining algorithms can be achieved right call by name the specific algorithm implementation,
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基于K-Means动态聚类算法，应用于数据挖掘-Based on Dynamic K-Means clustering algorithm, used in data mining
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Dynamic Itemset Counting Algorithm ( Data Mining )
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此压缩包中包含使用AD603和AD8318实现大动态范围IF接收机，AD603在信号采采集系统中的应用 和AD603及其在AGC电路中的应用的中文资料。及AD603芯片资料。
-This compressed package contains the AD603 and AD8318 to achieve a large dynamic range IF receiver, the Chinese data of AD603 signal mining acquisition system
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仿百度搜索引擎软件蜘蛛组件包括三大功能模块：链接采集、网页分析、无效网页扫描；
自动识别GB2312、BIG5、UTF-8、Unicode等网页编码；
文件类型证察防止非文本类型文件采集；
蜘蛛可以采集ASP、PHP、JSP等动态数据网页和HTML、SHTML、XHTML等静态网页；
支持续采功能，如果因系统、网络等故障问题终止采集，系统将在下次启动采集时提示您是否“继续采集”或“结束任务”；
采集任务管理功能可以设置多个采集任务安排计划工作，每一个采集任务将会
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数据挖掘Aprior的简易c++实现，通过string来表示数据集，没有采用STL set集合操作，因此实现起来简单一些，判断是否包含用到了动态规划算法中的最长公共子序列，思想是暴力求解，没有用到很高端的思想和算法。(Simple c++ data mining Aprior, said data set by the string, without the use of STL set collection operation, thus the realization is simple,
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Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。(The birth of Dynamic Time Warping (DTW) has a certain history (Itakura, a Japanese scholar), and it
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