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Ecalt算法
Eclat算法是一种深度优先算法,采用垂直数据表示形式,在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时,不需再次扫描数据库,仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度,而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。本算法利用diffset数据格式实现。
- 2022-03-02 17:06:13下载
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高效用项集挖掘算法--HMINE算法
数据挖掘算法，高效用项集挖掘算法，加权频发项集挖掘算法，HMINE算法，源码中有详细注释
- 2022-02-04 07:22:38下载
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朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类的分类器实现，使用的是matlab语言。内含测试集和训练集，可直接运行，readme.txt文件中说明了数据格式
- 2022-02-07 02:48:39下载
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频繁项集挖掘算法--CFPGROWTH算法
数据挖掘经典算法，频繁项集挖掘经典算法，CFPGROWTH算法，JAVA实现，代码中有详细注释
- 2023-03-29 10:25:03下载
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微博数据挖掘
利用python调用新浪api接口实现的新浪微博数据的挖掘，能够获取指定的经纬度地点的微博动态信息，还能够将其写入MySQL数据库中。
- 2022-07-12 15:52:46下载
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频繁项集挖掘算法
频繁项集挖掘算法，能在大量局部特征中发现频繁空间配置，这些空间配置可以作为词语，加入到特征包中进行分类，实现图像分类。
- 2022-03-23 21:38:47下载
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带阻尼参数的pagerank实现
资源描述实现基本的pagerank算法，可实现传递阻尼参数和迭代次数。源文件从文件中读取
- 2022-09-10 21:45:04下载
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python 实现随机森林
应用背景
数据 ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段 包含客户的 地 理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。 购买过得产品
目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品
数据处理
数据清洗： describe 每个特征统计分析 方差 -分析缺陷特征和波动性
空值赋值为 “-1 “ - 保证模型的可使用
数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分 – 特征的重要性
关键技术特征选择
随机森林： 判断特征的重要性 ：思考为何重要性高
AHP ： 迭代设置每个特征的权重
模型选择 ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取
关于模型选择时候我想用协同过滤 但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的 是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？
- 2022-02-25 17:28:51下载
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关于大数据的相关论文
关于大数据的论文，对稀疏表示分类有很大的帮助，希望对初学者哟帮助
- 2022-02-06 00:21:30下载
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weka源代码
weka是一个很优秀的数据挖掘软件，可以把weka作为程序包打入工程中，基本想要的功能很快就能实现
- 2023-06-01 10:00:04下载
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