搜索资源列表
Advanced_Statistic
- J语言实现的各种高级统计功能，比如线性回归，聚类分析等。可用在实验室中各种数据仓库的数据挖掘之用。-J language of the High statistical functions, such as linear regression, clustering analysis. Available in the laboratory data warehouse data mining purposes.
Clustering
- 数据挖掘算法。K-Means聚类数据挖掘算法。该算法是用Java语言编写的。
clusterers
- 数据挖掘clusterers算法，用JAVA实现的聚类算法。
Aprior_java.RAR
- Aprior数据挖掘中聚类算法的一种，该源码通过java实现该算法。快来下啊！
399 基于聚类分析的属性数据挖掘技术
- 数据库中的数据都有各种属性，目前算法很少涉及这部分，这是一个关于属性的聚类算法。-the data in the database have different attributes, the current algorithm is rarely associated with this part, it is an attribute of the clustering algorithm.
KMeansJava
- 利用Java实现的K-均值算法，K-Mean 分群法是一种分割式分群方法，其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点；这些资料点可以称为群中心，代表点；然后再根据这些群中心，进行后续的处理，可用于数据挖掘中的聚类分析-Java implementation using K-means algorithm, K-Mean grouping method is a fragmented grouping method, whose main goal is to a large nu
dbscan
- 数据挖掘,聚类分析,DBSCAN JAVA的实现, -Data mining, clustering analysis, DBSCAN JAVA realization
weka-src
- Java 编写的多种数据挖掘算法 包括聚类、分类、预处理等-Java to prepare a variety of data mining algorithms, including clustering, classification, preprocessing, etc.
bayes
- 数据挖掘聚类算法：bayes源代码,使用JAVA语言实现-data mining clustering algorithm
SimpleKMeans
- 数据挖掘聚类算法：SimpleKMeans源代码，采用JAVA语言编程实现-Clustering Algorithm of Data Mining: SimpleKMeans source code, the use of JAVA programming language
weka
- 经典的数据挖掘算法的源代码，包括分类、聚类、关联规则等，非常有用。-Classical data mining algorithms of source code, including classification, clustering, association rules and so on, very useful.
ex-10
- 数据挖掘算法。K-Means聚类数据挖掘算法。该算法是用Java语言编写的-K-Means Cluster
weka-src
- 开发环境：eclipse WEKA是一个数据挖掘工作平台，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。 -Development environment: eclipse WEKA is a data mining work platform, a collection of a lot to take on the task of data mining machine learning algorithms,
gainianshucode
- 这是用Java实现的概念树聚类的代码，是数据挖掘中的重要部分。-This is the realization of the concept of using Java code tree clustering is an important part of data mining.
time-series
- 数据挖掘测试数据,时间系列数据集，主要用于聚类算法。-time series data sets for clustering
SimpleKMeans
- kmeans.java 代码。用于数据挖掘中的聚类算法。这个事weka中开源的代码。-failed to translate
SimpleKMeans
- 数据挖掘中经典的k means聚类算法实现-kmeans cluster
K-means
- kmeans算法， K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果-kmeans algorithm, K-means algorithm is the most classic divide-based clustering method is one of the top ten classical data mi
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
Kmeans
- K-均值聚类算法，是一种随机选取数个数据中心进行点聚类处理进而生成分类的数据挖掘算法，具有很好的学习功能。-K-means clustering algorithm is a randomly selected number of data center point clustering process thereby generating classification data mining algorithms, with good learning function.