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K均值对iris数据集聚类
- k-means算法对irisdata数据集进行聚类(The k-means algorithm clustering the irisdata datasets)
wajue
- 文件中给了很多用数据挖掘的实例，读者可以自行下载下来，非常多。包括数据都给的很详细，能快速让您掌握数据挖掘的编程代码(The file gives a lot of examples of data mining, the reader can download it down, very much. Including the data given to the very detailed, can quickly let you master the data mining programm
Python数据挖掘入门与实践m
- 《 python 数据挖掘入门与实践 》(Introduction and practice of Python data mining)
数据挖掘应用实例-银行客户数据分析
- 银行数据分析,详细说明了运用聚类分析的方法对银行数据进行分析的步骤(analysis of the bank data)
《基于R的统计分析与数据挖掘》数据和代码
- R语言的程序代码，为了更好的学习R语言与大数据方面的数据分析，数据分类还有数据挖掘，这将是一个大数据的时代(R language program code, in order to better learn R language and big data aspects of data analysis, data classification, as well as data mining, which will be a big data Era)
Introduction.To.Data.Mining].Pang
- 数据挖掘介绍，包括数据预处理，可视化，预测建模，关联分析，聚类和异常检测(Data mining introduces data preprocessing, visualization, predictive modeling, association analysis, clustering, and anomaly detection)
wifi_simple_model_64_optimize
- 比赛背景 随着互联网移动支付的迅速普及，我们享受到越来越多的生活便利。如当您走入商场的某家餐厅时，手机会自动弹出该餐厅的优惠券；当您走入商场服装店时，手机可以自动推荐这家店里您喜欢的衣服；在您路过商场一家珠宝店时，手机可以自动提示您想了很久的一款钻戒已经有货了；离开商场停车场时，手机在您的许可下可以自动交停车费。这些您所享受的贴心服务都离不开背后大数据挖掘和机器学习的支持。在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务，是各大互联网公司智能化拓展的新战场。(Match background
聚类分析
- 学习数据挖掘基础，以及人工智能的基础知识，主要是聚类(The basic knowledge of learning data mining and artificial intelligence is mainly clustering)
MC
- 大数据挖掘，随机森林算法，可用于分类，特征向量选择等等。(random forest ,data minning)
32216428
- 计算机的数据挖掘领域聚类分析方面的算法介绍()
ONYNS
- 我们老师上课用的课件,主要是将数据挖掘的可视化的内容的～～满好的()
Python中的数据挖掘（情感标记句）
- 这些代码实例创建了一个有效的、可执行的原型系统：一个使用“0”（负面情绪）或“1”（正面情绪）对产品的评论（"评论的情感分类"的英文）进行分类的app。(These code instances create an effective and executable prototype system: a app that uses "0" (negative emotion) or "1" (positive mood) to comm
Apriori2
- 按照数据挖掘一书的理论算法，自己写的一个数据挖掘规则算法(A data mining rule algorithm based on the theoretical algorithm of a data mining book)
40920294
- IBM实验室提供的数据集生成器源码,可以数据挖掘中经常使用的关联规则数据集,()
oiaine-scroll
- 综合了数据挖掘的均值算法和中值算法,带有一个小的测试数据集合()
R语言与数据挖掘（R_and_Data_Mining）
- R and data mining R语言 和 数据挖掘 包含部分实例 以及代码(R and data mining including some examples and the code to make up for it)
chapter10
- 数据分析与挖掘实战张良军，用R语言实现数据挖掘，具有较强大的功能(Data analysis and actual combat)
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
数据挖掘4
- 本实验主要涉及数据挖掘的实现 K-means和DBSCAN聚类算法,完成对中医数据的处理。(This report is mainly about the Data Mining algorithm, includes K-means and DBSCAN algorithm.)
FP_Tree
- 数据挖掘中FPTree的实验,内附源码和实验报告(DM FPTree basic algorithm)