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apriroi
- apririo是经典的关联规则算法，java版本-apririo is a classical association rules algorithms, java version
AprioriTest
- java写的关联规则，可以获得频繁项集，可以获得关联规则。-association rules written in java, you can get frequent itemsets, association rules can be obtained.
myapriori
- 关联规则的Apriori算法的java实现-Apriori association rules algorithm java implementation
FP_growth
- 数据挖掘 关联规则 FP增长算法 简单 易懂 适合初级人员-DataMining DataMining DataMining DataMining DataMining
Apriori
- 数据挖掘中经典的关联规则先验算法java实现-association rule
apriori
- 关联规则频繁项集挖掘，可以再windows或者linux直接运行，需要自己定义输入数据文件-association rules frequent items mining
Apriori01
- Apriori关联规则挖掘算法利用JAVA程序语言实现的代码-Apriori algorithm is implemented using JAVA
fp-grow
- fp增长算法，数据挖掘技术，java版实现,关联规则算法-fp tree growth algorithm, data mining, java version to achieve the association rules algorithm
fpgrowth
- FPgrowth是数据挖掘中关联规则的经典算法，此源码是其Java实现-Mining Association Rules classic algorithms, this source is Java.
apriori
- Apriori是数据挖掘中关联规则的经典算法，此源码是其Java实现。-Mining Association Rules classic algorithms, this source is Java.
Apriori
- 数据关联规则算法Apriori，原始算法的代码-Data association rules algorithm Apriori, the original algorithm code
fptree
- 数据关联规则算法FPtree，weka的java源码，-Data association rules algorithm FPtree, weka java source
src
- 基于将数据挖掘与并行技术结合,学习数据挖掘中关联规则算法，用java编写出最高效的apriori改进算法，用ubuntu上的eclipse作为开发平台，通过在eclipse上安装hadoop插件的方法建立并行平台。-Based on the data mining combined with parallel technology, learning algorithms in data mining association rules, using Java to write out the
apriori
- apriori算法求频繁项集和关联规则 mvc架构 java版-apriori algorithm requires frequent itemsets and association rules MVC architecture java version
TreeNode
- 关联规则数据挖掘，针对FP-tree的规则挖掘-Data mining association rules, the rules for the FP-tree mining
Apriori-
- Apriori算法是R.Agrawal和R.Srikant于1994年提出的为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性质算法。正如我们将看到的，算法的名字基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记作L1。然后L1用于找频繁2项集的集合L2，L2用于找L3，如此下去，知道不能在找到频繁项集k项集。找每个Lk需要一次数据库全扫描。-
Apriori
- 关联规则Apriori算法实现图形界面版经典版-Apriori association rules algorithm graphical interface version of the classic version
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为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。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
associations
- 基于关联规则的分类实现方法 需要weka包-Implementation of CBA requirement： weka.jar
bookshop
- 本文以网上购书为例,对基于数据挖掘技术的个性化的网上购书系统进行了研究设计。网站主要实现了注册登录模块功能，书籍根据分类和书名搜索功能，查看书籍详细信息功能，利用关联规则，贝叶斯分类算法向用户推荐用户可能感兴趣或对用户有用的书的模块，加入购物车，购买模块。前面的功能只要是前台的显示，在服务器端，使用SQL server2005作为数据库，由后台逻辑控制模块把数据提交给合适的功能模块和算法模块，从而组合成一个完整的系统。在这个系统中，页面是使用JSP来动态生成的，后台使用的是Servlet控制整个