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J语言实现的各种高级统计功能，比如线性回归，聚类分析等。可用在实验室中各种数据仓库的数据挖掘之用。-J language of the High statistical functions, such as linear regression, clustering analysis. Available in the laboratory data warehouse data mining purposes.
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DBSCAN的Java 数据挖掘 源代码,DBSCAN the Java Data Mining Source Code
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用java实现的k means算法，搞过数据挖掘的人应该都知道的~-k means algorithm implement in java, the basic method of clustering in data mining
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数据挖掘的一个clustering方法，主要是k-meas算法，帮助理解clustering-an algorithm of clustering in data mining
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数据挖掘,聚类分析,DBSCAN JAVA的实现,
-Data mining, clustering analysis, DBSCAN JAVA realization
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Java 编写的多种数据挖掘算法 包括聚类、分类、预处理等-Java to prepare a variety of data mining algorithms, including clustering, classification, preprocessing, etc.
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数据挖掘聚类算法：bayes源代码,使用JAVA语言实现-data mining clustering algorithm
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数据挖掘聚类算法：SimpleKMeans源代码，采用JAVA语言编程实现-Clustering Algorithm of Data Mining: SimpleKMeans source code, the use of JAVA programming language
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经典的数据挖掘算法的源代码，包括分类、聚类、关联规则等，非常有用。-Classical data mining algorithms of source code, including classification, clustering, association rules and so on, very useful.
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最新的多目标聚类的JAVA程序 IEEE EC上的文章所需要的程序 十分推荐给大家-Multi-objecitve clustering code for data mining
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开发环境：eclipse
WEKA是一个数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。 -Development environment: eclipse WEKA is a data mining work platform, a collection of a lot to take on the task of data mining machine learning algorithms,
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Clustering algorithm - data mining
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这是用Java实现的概念树聚类的代码，是数据挖掘中的重要部分。-This is the realization of the concept of using Java code tree clustering is an important part of data mining.
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about data mining clustering
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It is a java implementation of Expectation Maximization algorithm that can be used for clustering objects in data mining
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kmeans算法， K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果-kmeans algorithm, K-means algorithm is the most classic divide-based clustering method is one of the top ten classical data mi
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DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。
第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
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K-均值聚类算法，是一种随机选取数个数据中心进行点聚类处理进而生成分类的数据挖掘算法，具有很好的学习功能。-K-means clustering algorithm is a randomly selected number of data center point clustering process thereby generating classification data mining algorithms, with good learning function.
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数据挖掘中聚类算法的K_均值算法，采用文件输入数据形式，找到相关聚类-Data mining clustering algorithm K_ means algorithm, using the form input data file, find the relevant clustering
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k-means clustering is a method of vector quantization, originally signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the clu
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