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1. 算法简介 AprioriAll算法属于Apriori类算法，其基本思想为首先遍历序列数据库生成候选序列并利用Apriori性质进行剪枝得到频繁序列。每次遍历都是通过连接上次得到的频繁序列生成新的长度加1的候选序列，然后扫描每个候选序列验证其是否为频繁序列。 GSP（generalized sequential pattern）算法是Apri
Data Mining: What Is Data Mining ? http://www.anderson.ucla.edu/faculty/jason.frand/teacher/technologies/palace/datamining.htm Data Mining - An Introduction http://databases.a
在数据挖掘技术中，分类和预测也是很容易让人产生混淆。下面就简单总结一下分类和预测的异同点。 1.分类 预测分类标号（或离散值），根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据并用来分类新数据。 2.预测 预测是构造和使用模型评估无标号样本类，或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。 3.相同点 两者都需要构建模型，都用模型来估
在数据挖掘技术中分类和聚类很容易让人混淆。分类和聚类是有区别的，下面是我整理的有关数据挖掘中分类和聚类的资料。 1.分类 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已
原文见http://www.cognoschina.net/club/viewthread.php?tid=1518 关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。 因此来
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