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  1. my-k-means

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  2. 这是一个k-means聚类算法,将一个四维量(比如有明确物理意义的花瓣长宽花萼长宽)按照几个中心点分成几类-This is a k-means clustering algorithm, a four-dimensional volume (such as a clear physical meaning petals calyx length and width aspect) is divided into several categories according to several ce
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:840.92kb
    • 提供者:杨书涵
  1. ProcessData

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  2. 以数据分割为中心进行探讨对数据进行分割,可缩小待访问数据对象的范围或磁盘空间,提高检索性能,把分割后的数据放到不同的磁盘上,提高数据库并行访问的能力-To split the data into the data center to explore split, the data object to be accessed can be reduced scope or disk space to improve the retri performance, the data is divid
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:570byte
    • 提供者:lifan
  1. ThemeCrawler

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  2. 现在常见的搜索策略主要分为两种:一种是基于网页链接结构的搜索策略,另一种是基于内容评价的搜索策略。第一种是通过网页之间的链接关系来确定网页的重要性,从而决定链接访问的顺序。此方法虽然考虑了网页链接结构和网页之间的链接关系,但忽略了网页内容与主题的相关度,容易出现网页搜索“主题漂移”。第二种主要考虑网页内容,好处就是思路清晰且计算简单。但这种方法忽略了网页的链接关系,故在预测链接网页价值方面存在不足。考虑到这些问题,提出将布谷鸟搜索算法应用到主题爬虫中。-Now the common search
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1.4mb
    • 提供者:shishi
  1. Python数据分析与挖掘实战

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  2. 本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。(There are 15 chapters in this book, which are divided into two parts: the basic c
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2020-11-02
    • 文件大小:46.76mb
    • 提供者:zhaolong2020
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