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搜索资源列表

  1. ANewmethod

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  2. 一种文本分类数据挖掘的技术,比较几种不同的文本分类方法,重点介绍熵。
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2014-01-16
    • 文件大小:169486
    • 提供者:lili
  1. SVMMATLAB

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  2. SVM数据挖掘分类实验系统,matlab svm工具箱使用实例
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2014-01-17
    • 文件大小:699011
    • 提供者:楚燕
  1. TheStudyofDecisionTreeClassifyingMethodinDataminin

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  2. 分类知识的获取是数据挖掘要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现。本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例,介绍数据挖掘中一种分类方法一决策树分类方法及其构建和应用研究。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:177569
    • 提供者:梁旭
  1. 一种中文文本聚类的研究.rar

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  2. 这里设计了一个中文文本聚类模型CTCMCChinese'Pext Clustering Model),并针对模型中涉及到的特征表示、特征提取、特征向量调整和聚类算法等问题进行了研究。
  3. 所属分类:文档资料

  1. 自组织神经网络在文本分类中的应用研究

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  2. 针对信息挖掘中的文本自动分类问题 提出了一种基于自组织特征映射网络的分类方法 网络由输入层和 竞争层组成 输入层节点与竞争层节点实行全互连接 输入层完成分类样本的输入 竞争层提取输入样本所隐含的 模式特征 并对其进行自组织 在竞争层将分类结果表现出来 分无监督和有监督两个阶段完成对网络的分类训练 该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息 构造出模糊特征向量 使自动分类原则更接近手工分 类方法 以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性
  3. 所属分类:文档资料

  1. DataMiningBasedOnClassificationAndAssociationRules

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  2. 本文从基于数据库的知识发现开始,较系统全面地介绍了KDD、数据挖掘都基本概念,并研究了数据挖掘所采用都技术方法和应用领域:在现有研究工作的基础上,提出用连续量代替离散量来表示客体的思想,同时采用积分面积来表示两个客体之间都距离,并对客体进行分类。利用上述方法对学生都数据进行挖掘,得到了一些有用的结论,从而指导学校都教学工作。-Based on the knowledge discovety in database this paper presents a introduction of KDD
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1973091
    • 提供者:yunzhang
  1. AnApproachToTheNeuralNetworkBasedDataMining

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  2. 针对数据挖掘中的分类问题,本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则,采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:20539
    • 提供者:yunzhang
  1. ARM

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  2. 数据挖掘,分类的方法介绍和聚类的相关应用等-data mining
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-16
    • 文件大小:349438
    • 提供者:王洁
  1. paper

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  2. 关于数据挖掘的分类算法,主要介绍基于不确定数据的决策树算法-With regard to the classification of data mining algorithms, mainly introduces the decision tree algorithm based on uncertain data
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:685053
    • 提供者:任广明
  1. P

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  2. 随着信息技术的发展,以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中,对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视,并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍;然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术;接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:736021
    • 提供者:zhangjunhai
  1. datamining

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  2. 主要介绍在大型数据库中发现知识(Knowledge Discovery in Large Databases, KDD)的各种技术,是专门针对决策支持中的各类问题进行讨论的高端课程。面向对象为软件工程专业硕士研究生。 本课程讲授的主要内容包括:数据预处理、数据仓库及OLAP、概念描述型数据挖掘、关联规则挖掘、分类挖掘和预测以及聚类挖掘,涉及的领域包括数理统计、概率论、机器学习、信息论、集合论等等。-Introduces knowledge discovery in large dat
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-05-15
    • 文件大小:3781402
    • 提供者:onlearning
  1. Decision-Tree

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  2. 决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。在各种分类算法中,决策树是最直观的一种。决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。-A decision tree is an important method of data mining classification algorithms. In various classification algorithms, decision trees is the most in
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:166148
    • 提供者:yanhaohui
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