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搜索资源 - data mining matlab
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决策树C45，用matlab编写的，数据挖掘算法。,Decision Tree C45, prepared by matlab, data mining algorithms.
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层次分析法的具体MATLAB程序，这对于数据挖掘工作非常重要。,AHP specific MATLAB program, which is very important in data mining.
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使用matlab软件进行程序设计中的五个数据挖掘源程序代码。-Using matlab software programming for the five data mining source code.
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贝叶斯（Bayesion）机器学习相互信息。用于求取熵、联合熵等。改进后可用于随机反演-Bayesian (Bayesion) machine learning of mutual information. Used to obtain entropy, joint entropy and so on. Improved can be used for stochastic inversion
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数据挖掘matlab源码，包含机器学习领域中经典算法如ID3,C4.5,NN,CARD,EM等.-Data Mining matlab source, including the field of classical machine learning algorithms such as ID3, C4.5, NN, CARD, EM, etc..
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data mining algorithms agglomerative
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data mining agglomerative clustering
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Data Mining toolboox that extracts Association Rules from numerical data files using a variety of selectable techniques and criteria
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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.
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Data mining algorithms including dbscan and k-means
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数据挖掘开源算法最经典的weka算法源码，导入Eclipse就可以打开，包含了几十个经典的数据挖掘算法。-Open source data mining algorithm is the most classical algorithm weka source code into Eclipse, you can open, contains dozens of classic data mining algorithms.
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寻找测试样本的最近邻，可以有效的用于用于模式识别，信号处理-This is a small but efficient tool to perform K-nearest neighbor search, which has wide Science and Engineering applications, such as pattern recognition, data mining and signal processing.
The code was initially
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This package contains a MATLAB implementation of the cluster
visualization tool CLUSION as described in
A. Strehl and J. Ghosh, "Relationship-based Clustering and
Visualization for High-dimensional Data Mining", Special
Issue on Mining Web
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lda是一个集合概率模型，主要用于处理离散的数据集合，目前主要用在数据挖掘（dm）中的text mining和自然语言处理中，主要是用来降低维度的-lda is a set of probability models, mainly for dealing with discrete data sets, the key used in data mining (dm) in the text mining and natural language processing, is mainly u
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针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出
一种金融时间序列模式快速发现算法. 与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等
方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,
可以用于金融时间序列的分析与预测. 以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性-Financial time series analysis for rapid prediction of trend-oriented feat
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模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。
-Although fuzzy clustering to cluster the data mining, but the characteristics of the network intrusion data more dimensions, different invasion was l
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数据挖掘中用于分类的算法的MATLAB源程序代码。-Data mining algorithms for classification MATLAB source code.
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数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
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data mining using matlab
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data mining lab programs useful free
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