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fenleisuanfa
- R软件中数据挖掘的几个分类算法，包括bagging,oob-all,arc-fs-R software in several categories of data mining algorithms, including bagging, oob-all, arc-fs
KNNclassifier
- KNN分类方法的MATLAB代码，可以用于数据挖掘中的K最邻近值聚类方法的实现-KNN classification of MATLAB code
General_neural_network_of_clustering_algorithm
- 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
weka
- 很详细地介绍了weka的数据挖掘功能，尤其是分类模块很完善。-Very detailed descr iption of the weka data mining function, especially the classification module is perfect.
EncyclopediaofAlgorithms
- 算法百科，数据挖掘多种算法的集合，可以分类查询各种算法-Wikipedia algorithms, data mining, a collection of multiple algorithms, you can access a variety of classification algorithms
decision-tree
- 该算法是数据挖掘中的数据分类算法，通过构造决策树，进而实现对数据的分类。-Data classification, decision tree structure
datamingcollection
- 一个数据挖掘的算法合集，里面有knn分类bayes分类keams分类等算法。对于数据挖掘初学者很有帮助。-A collection of data mining algorithms, which has knn classification bayes classification keams classification algorithm. Useful for data mining beginners.
A-Performance-Perspective
- 数据挖掘中的举个中澳算法，分类，聚类，bayesian等。-A Performance Perspective of data mining.Give a full instruction of some key algorithm.
c4.5
- c 4.5 分类算法 数据挖掘 源码-c 4.5 source data mining classification algorithms
MADELON
- 决策树，分类率描述如下。 决策树是重要的数据挖掘方法。-Decision tree, classification rate as described below. Decision tree is an important data mining methods.
Nnetmod
- 数据挖掘后向传播分类算法matlab实现，无测试与训练数据集-After the dissemination of data mining classification algorithm matlab to implement, test and training data set without
BPNN
- BP神经网络的C#实现 并将BP 用于数据挖掘的分类上-BP neural network and BP C# implementation of the classification for data mining
Karuna-Pande-Joshi
- KPJ 源码，这种算在数据挖掘方面有很重要的作用。其中特别在数据分类的影响。-Apriori V++ source code
IrisDC06
- 分类是数据挖掘 、机器学习 和模式识别 中一个重要的研究领域。分类的目的是学会一个分类模型 (称作分类器)，该模型能把未知类别的数据项映射到给定类别中。目前发展较成熟的几种分类算法 如决策树、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等。分类具有广泛的应用，例如医学诊断、信用卡系统的信用分级、图像模式识别等。本毕业设计通过使用鸢尾属植物(IRIS)数据集，对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。-Classificatio
test_draworb0
- 高级信息提取 基于专家知识的决策树分类：规则获取（经验总结、数据挖掘如c4.5 cart算法）、规则定义以及构建决策树 -Advanced information extraction based on expert knowledge of the decision tree classification: the rules to get (lessons learned, data mining algorithms such as c4.5 cart), definit
Bayes
- 这是一个可用于分类和数据挖掘的贝叶斯算法，Java源代码-the source code of bayes Algorithm
Ensemble-learning-based-on-GMDH
- 基于自组织数据挖掘的多分类器集成选择的程序-Multiple classifiers ensemble selection based on GMDH
beiyesifenlei
- 数据挖掘的贝叶斯分类的实现，数据挖掘的可以-Bayesian classification of data mining implementation, data mining can look
Data-Mining-Concepts-and-Techniques
- 介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度 提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现 方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。 除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题-Introduction What is data mining, knowledge of what is found in the database. The book provides the m
BAMIC
- 该代码使用BAMIC方法实现数据挖掘中多示例聚类方法来解决分类问题。-BAMIC performs multi-instance clustering by adapting k-medoids algorithm to deal with objects described using bags of instances