搜索资源列表
IBM_VC++
- IBM实验室提供的数据集生成器源码，可以数据挖掘中经常使用的关联规则数据集。-IBM laboratory data sets provided by the generator source, Data mining can be used in the association rules data sets.
ibm
- 生成测试集,要做数据挖掘的关联规则试验，少不了数据集，人工生成的数据集可以采用agrawal等人实现的一个数据集生成器，叫：IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator-生成测试集
assoc.gen
- IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator是做关联规则挖掘多用的一种人工数据合成工具，这方面论文的实验数据大多是用它生成的数据。-IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator for mining association rules is to do a manual multi-purpose data integration tools, this paper experimental
IBMVC
- IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator是做关联规则挖掘多用的一种人工数据合成工具，这方面论文的实验数据大多是用它生成的数据。-IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator for mining association rules is to do a manual multi-purpose data integration tools, this paper experimental
Release
- 分析流数据的数据挖掘算法，以及一个流数据的模拟产生器。-Analysis of the data stream of data mining algorithms, as well as a stream of data analog generator.
Data_gen-by-IBM
- IBM随机数据生成器，是数据挖掘的辅助工具，可以根据输入的参数随机产生指定大小的数据集-IBM random data generator, the auxiliary data mining tools, based on randomly generated input parameters specify the size of the data set
CRC3.0
- 此代码的功能是实现网络纠错当中的循环冗余码纠错法，即输入一个初使二进制比特流与生成多项式可以得出一个拥有循环冗余纠错码的二进制比特流，此比特流如果转输到目的地就可以进行差错验证了，以保证代码的正确传输。代码注释里有详细的测试数据与说明。-This code is a network error-correcting function among the cyclic redundancy code error correction method, that is early to make a
DataGen.tar
- 数据挖掘关联规则算法的数据生成器,参数在txt文本中,可以自己设置.-The data mining algorithm of association rule data generator parameters txt text, you can set up their own.
produce.m
- 自己的VOC2007数据集生成自己的xml格式程序-VOC2007 data set xml format generator
eqhis
- 高斯白噪声的生成程序，包括数据分析、绘图等等,对球谐函数图形进行仿真。- Gaussian white noise generator, Data analysis, plotting, etc., Of spherical harmonics graphic simulation.
fymqt
- 内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，含噪脉冲信号进行相关检测,感应双馈发电机系统的仿真。- ECG data and includes source code written in MATLAB, Noisy pulse correlation detection signal, Simulation of doubly fed induction generator system.
2
- （a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。 （d）画出数据集和，以及分类面。((a) Generate