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datamining
- 数据挖掘算法C5.0的实现,对数据进行分类，使用VC++编写界面。-Data mining algorithm C5.0 implementation, data classification, using VC++ to write interface.
bayesgood
- 数据挖掘中分类算法贝叶斯算法，用于二分类问题-Data mining classification algorithm of bayesian algorithm is used for binary classification problem
iris
- 数据挖掘经典数据，鸢尾花分类，txt形式矩阵，直接使用非常方便。-Classical data mining data, iris classification, the form of TXT matrix directly, very convenient to use.
C4_5
- C4.5决策树算法，可以进行数据分类，是数据挖掘的经典算法-C4.5 decision tree algorithm, data classification, is a classic data mining algorithm
data-mining
- 本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 -Introduction to Data Mining Instructor’s Solution
Bbayesiann1a
- 用贝叶斯算法解决数据挖掘中分类问题，，先用训练集进行训练，再用测试集进行测试 -Bayesian algorithm to solve the classification problem in data mining, training, first use the training set, and then the test set to test
pingxingzuobiao
- 基于平行坐标的可视化交互分类，随着数据挖掘的发展，可视化数据挖掘逐渐兴起，该文章描述了基于平行坐标的高维数据可视化-Interactive classification based on parallel coordinates visualization, with the development of data mining, visualization, data mining gradually on the rise, the article describes the high-di
Classification-and-regression-trees
- 数据挖掘教程：分类与回归树模型的教程介绍-Classification and regression trees documentation
DSSVMlighta
- 数据挖掘中经典的支持持向量机分类算法的源代码 -Classic support holding the source code for vector machines for classification in data mining
DMClassifier
- 用神经网络实现的数据数据挖掘程序，对软件工程中软件攻击数据分类，进行预测。-Data using neural network data mining program, software engineering software attacks on data classification, to predict.
matlab-data-mining
- 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
Naive-Bayesian-Data-Classification
- 数据挖掘基于朴素贝叶斯分类算法实现 该类是训练集的类-Data mining based Bayesian classification algorithm to achieve
MDR
- MDR,数据挖掘，GWAS，分类算法，聚类算法，GWAS的应用-MDR, data mining, GWAS classification algorithm, clustering algorithm, GWAS applications
TextCategorizer
- 自己实现的中文分词器、贝叶斯文本分类器 附分词词典、中文停用词表 用于数据挖掘学习、交流 Visual Studio 2010 开发-Realize his Chinese word segmentation, Bayesian text classifier the attached word dictionary, the Chinese stop word table is used for data mining learning, exchange of the Visua
test
- 数据挖掘中的数据以及测试数据的程序，可正常进行分类，核函数齐全-Data and test data in the data mining program, normally classified, complete kernel function
id3
- 数据挖掘十大经典算法中 的决策树中的id3分类算法 -data mining id3 sort method
aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型
kNN
- 用matlab实现K近邻算法，用于数据挖掘的分类-K-nearest neighbor algorithm for the classification of data mining using matlab
foilPrmCpar
- 本程序使用Java环境进行开发，实现了数据挖掘中的关联分类算法（Associative Classification）,源码中涵盖了FOIL分类方法的实现。-This project is written in JAVA, and implements the algorithm of Associative Classification in Data Mining. Furthermore，it includes the codes of Foil Algorithm in Machine
Classification
- VC++中实现K近邻分类方法，实验数据是著名的iris数据库，此方法是数据挖掘，机器学习，人工智能等课程中重要的分类算法。-K-nearest neighbor classification VC++, experimental data is the famous iris databases, data mining, machine learning, artificial intelligence courses classification algorithm.