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ibm
- 生成测试集,要做数据挖掘的关联规则试验，少不了数据集，人工生成的数据集可以采用agrawal等人实现的一个数据集生成器，叫：IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator-生成测试集
Data_Mining_SQL_2008
- 这是《数据挖掘原理与应用—SQL Server 2008数据库》的随书SQL语句、源代码和Excel范例文件，基于DMX，代码主要包括对SQL Server 2008和Excel 2007中已经集成好的数据挖掘算法的应用， 如贝叶斯聚类、决策树、时序、聚类、序列聚类、关联规则、神经网络、逻辑回归、OLAP立方体的等算法，具有极高的使用价值。-This is the " Principles and Applications of data mining-SQL Server 2008 d
rose2_setup_01
- Rose2里含有好多粗糙集的算法，可以实现数据预处理约简，求关联规则，求聚类和分类，非常实用。-Rose2 contains a lot of rough set algorithm, can achieve reduction of data preprocessing, find association rules, clustering and classification requirements, very practical.
FPTree
- 简单的FPTree算法C++实现，关联规则挖掘算法-A simple FPTree algorithm
-matlab.apriori
- 挖掘关联规则在学生成绩分析中的应用！算法：apriori 运行环境：matlab-Mining Association Rules in student achievement analysis
assoc.gen
- IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator是做关联规则挖掘多用的一种人工数据合成工具，这方面论文的实验数据大多是用它生成的数据。-IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator for mining association rules is to do a manual multi-purpose data integration tools, this paper experimental
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- 该算法主要实现了数据挖掘的关联规则Apriori算法-The algorithm achieved a major data mining Apriori algorithm for association rules
arules_0.6-6
- 本程序是基于linux系统下c++代码，实现了一个关联规则算法-This procedure is based on the linux system c++ Code implements a association rule algorithm
weka-3-4-12
- weka全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化-full name is weka intelligent analysis environment Waikato (Waikato Environment for Knowledge Analysis), is an o
Apriori
- 了解关联规则在数据挖掘中的应用，理解和掌握关联挖掘的经典算法Apriori算法的基本原理和执行过程并完成程序设计-Understand the association rules in data mining applications, understand and grasp the classic association mining algorithm Apriori algorithm and implementation of the basic principles of the p
DataMining_Description
- 关联规则挖掘是近年来数据挖掘研究中一个非常活跃的领域,给出了关联规则及相关术语的定义,对关联规则挖掘中的频繁模式、频繁闭模式及并行/分布式挖掘作了阐述,着重介绍了近几年来发表的一些新算法, 并对未来的发展趋势进行了预测和展望。-关联规则挖掘研究综述.caj
data-dig
- 一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法, 决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
apriori
- 经典的关联规则发现算法：apriori原始算法思想，-apriori
Apriori
- 关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境
Apriori121
- Apriori算法的实现，Apriori关联规则的实现
Apriori
- 实现Apriori算法基本功能,获取测试数据集的关联规则-Realize the basic functions of Apriori algorithm，Access to test data sets of association rules
AprioriVS2005
- vs2005开发的apriori算法程序，实现算法的基本功能，获取关联规则-apriori algorithm vs2005 development process, achieve the basic functions of algorithm to obtain association rules
bayesian1
- 实现数据挖掘的关联规则贝叶斯算法，打开可直接运行-Data mining association rules Bayesian algorithm can be directly run to open
apriori
- 关联规则的Apriori经典算法，用纯c实现-Classic Apriori association rules algorithm, with the realization of pure c
apriori_java
- Java编写的关联规则中的apriori算法的实现-Java prepared in the apriori association rule algorithm