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- 数据挖掘和实现，apriori算法源代码的实现，使用java语言进行编译。-Data mining and implementation, apriori algorithm source code implementation using java language compiler.
javaKNN
- java KNN 算法源码: 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策
two_phase
- 数据挖掘算法-频繁项集挖掘算法-two phase算法-Data mining algorithms- frequent itemsets mining algorithm-two phase algorithm
fpgrowth
- 数据挖掘算法-频繁项集挖掘算法-FP-Growth算法-Data mining algorithms- frequent itemsets mining algorithm-FP-Growth algorithm
cfpgrowth
- 数据挖掘算法-频繁项集挖掘算法-CFPGrowth算法-Data mining algorithms- frequent itemsets mining algorithm-CFPGrowth algorithm
hmine
- 数据挖掘算法-频繁项集挖掘算法-HMine算法-Data mining algorithms- frequent itemsets mining algorithm-HMine algorithm
hui_miner
- 数据挖掘算法-频繁项集挖掘算法-HUI-Mimer算法-Data mining algorithms- frequent itemsets mining algorithm-HUI-Mimer algorithm
KNN-Java-Code
- 1NN的Java源代码，存在于weka环境下，weka是一款很好的数据挖掘工具。-1NN Java source code exists in the weka environment, weka is a very good data mining tools.
Kmeans
- Kmeans数据挖掘算法实现,用于分类,处理的是CSV数据-Kmeans data mining
Aprior
- 数据挖掘中的Apriori算法。采用java语言实现，文件输入，生成频繁项集-Data Mining Apriori algorithm. Using java language, file input, generate frequent item sets
K_average
- 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
gsp
- 数据挖掘序列模式挖掘中的一个经典算法，GSP算法。-A classical algorithm in data mining sequential patterns mining, GSP algorithm.
1229
- 达内公司学习中写的数据挖掘系统源代码。已调试过。-Data Mining System
OpenXES
- xes工具，ProM插件，源码。用于过程挖掘或数据挖掘-Xes tools, ProM plug-ins, the source code.Used in the process of mining and data mining
Aprior
- 完成关联规则的数据挖掘算法。一个核心类，一个工具类，一个测试类，更具支持度、置信度和规则得到推荐值-To complete the data mining of association rules algorithm.
GSP
- 数据挖掘中的序列挖掘，数据来自于超市长期采集的数据-Data mining sequence mining, data long-term collection of data Supermarket
shujukeshihua
- 数据挖掘成为当今热门，为了在数据挖掘中更好的了解数据性质，也为了展示数据挖掘的成果，我们需要数据可视化-Data mining become popular, in order to better understand the data in data mining properties, but also to show the results of data mining, we need data visualization
Datamining
- 数据挖掘特征选择,选择文本中的特征词语来分析文本-Data mining feature selection
ID3
- ID3算法用java代码实现，代码能够直接运行数据挖掘算法-JD3 about java which can be used with the learning machine
Bias-Classifier
- 用java写的贝叶斯分类器，我之前做数据挖掘课程大作业的时候写的，数据的格式见文件中的txt文件，一个train数据，一个test数据。-Bias classifier