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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
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使用C#实现了经典的关联规则算法，其中可以计算置信度，添加事务，设置置信度和支持度。-Using C# to achieve the classic algorithm of association rules, which can be calculated confidence, add transaction, set the confidence and support.
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简单的用Matlab实现关联规则基本算法Apriori算法，打开Matlab 目录调至压缩包解压的目录下，直接在matlab上运行test，有测试数据。-Simple association rules using Matlab basic algorithm Apriori algorithm, open Matlab directory raised unpack the archive directory, directly run in matlab test, with test da
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机器学习算法，使用Apriori算法进行关联分析，频繁项集，关联规则-Machine learning algorithms, Apriori algorithm using correlation analysis, frequent itemsets, association rules
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依靠matlab平台采用Apriori算法进行气温与降水关联规则的提取(Using Apriori algorithm to extract association rules between temperature and precipitation based on MATLAB platform)
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