分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CARTl 。聚类算法：K-Means，EMl 。关联分析：Aprioril 。连接分析：PageRank 文章目录准备数据一、C4.5 算法二、CART 算法三、SVM 算法四、KNN算法五、AdaBoost算法六、Apriori算法七、K-Means算法八、朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法九、E
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2023-10-01 10:33:24
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# Python代码社团挖掘：发现社交网络中的隐藏模式
社团挖掘是网络分析中的一个重要任务，旨在从网络中识别出密切相连的节点集团。这种技术在社交网络分析、推荐系统、社区发现等领域都有广泛的应用。本文将向您介绍如何通过Python进行社团挖掘，并提供一些代码示例以帮助您入门。
## 什么是社团挖掘？
社团挖掘是指在图论中识别和发现网络中节点之间的紧密联系。节点可以是用户、实体或任何需要连接的事
分为非重叠社团检测算法（传统社团检测算法）和重叠社团检测算法，非重叠检测算法的社团相互独立，一 非重叠社团检测算法1.1基于图分割的方法 K-L 划分前需要指定划分社团大小，基于贪心策略，通过增益峰值分为两部分步骤：1.随机分成两个社团；增益值，分别取出让两个节点增益值最大节点对，交换； &n
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2024-05-08 23:33:00
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在做东西的时候用到了社区发现，因此了解了一下有关社区发现的一些问题1，社区发现算法（1）SCAN：一种基于密度的社团发现算法 Paper: 《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》 Auther: Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Sch
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means）1.K-means算法（K-均值算法）2.小结五、数据库中的知识发现（KDD）1.KDD过程2.KDD应用六、评估技术1.数据集划分2.
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2023-06-15 15:21:07
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社团划分——Fast Unfolding算法一、社区划分问题1、社区以及社区划分在社交网络中，用户相当于每一个点，用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构，在这样的网络中，有的
原创
2023-06-14 21:06:23
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接着上篇介绍聚类算法，本篇介绍图团体检测算法。图团体检测当我们的样本以及样本之间的关系可以被表示为一个网络或图（graph）时，可能存在这样的需求：我们想找出来网络中联系比较”紧密”的样本。举个例子，在社交网站中，用户以及用户之间的好友关系可以表示成下面的无向图，图中的顶点表示每个用户，顶点之间的边表示用户是否为好友关系：直观上我们可以看出a,b,e,f之间的关系比较密切，c,d,g,h之间的关系
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2024-09-08 09:22:08
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文章目录1、知道LDA的特点和应用方向1.1、特点1.2、应用方向2、知道Beta分布和Dirichlet分布数学含义3、了解共轭先验分布4、知道先验概率和后验概率5、知道参数α值的大小对应的含义6、掌握LDA主题模型的生成过程7、知道超参数α等值的参考值8、LDA总结 1、知道LDA的特点和应用方向1.1、特点知道LDA说的降维代表什么含义：将一篇分词后的文章降维为一个主题分布（即如20个特征
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2024-09-13 19:00:24
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第一章
(1)数据挖掘概念。
数据挖掘是在大型数据库中自动发现有用信息的过程数据挖掘是数据库中知识发现（kdd）必不可少的部分
(2)数据库技术自然的演化, 有巨大的需求和广阔的应用。
知识发现的过程包含了数据清洗, 数据集成, 数据选择, 数据转换, 数据挖掘, 模式评估和知识表现。数据挖掘功能: 特征, 区别, 关联, 分类, 聚类, 孤立点和趋势分析等.(3)数据挖掘系统和体系架构：
(4)
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2023-08-09 12:29:36
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在社交网络和其他复杂网络的分析中，社团划分是一个重要的任务。社团划分算法Louvain是一种用于发现网络中社区结构的算法。该算法通过优化模块度（modularity）来识别网络中相似节点的集合。本文将深入探讨Louvain算法的技术原理、架构解析和实际应用。
### 背景描述
Louvain算法是一种自2008年被提出后广泛应用于网络分析的算法。该算法的核心思想是通过渐进优化模块度来找到社区结
2006年的ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining) 上，评选出了数据挖掘领域的十大算法，分别是1，C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。
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2024-08-11 15:52:33
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> 算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。</span>import java.util.HashMap;
imp
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2023-07-19 12:58:26
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以京东购买预测为例，讲述数据挖局一般流程：数据挖掘流程：（一）、数据清洗 1、数据集完整性验证 2、数据集中是否存在缺失值 3、数据集中各特征数值应该如何处理 4、哪些数据使我们想要的，哪些是可以过滤掉的 5、将有价值数据信息做成新的数据源 6.去除无行为交互的商品和用户 7、去掉浏览量很大而购买量很少的用户（惰性用户或者爬虫用户）（二）、数据理解与分析 1、掌握 各个特征的含义
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2023-06-14 17:09:40
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数据分析中的数据挖掘涉及到了很多的算法，我们要想做好数据分析工作就需要学习这些算法。在数据挖掘的算法中，每个算法都有着自己的优势，它们在数据挖掘领域都产生了较为深刻的影响。那么大家知不知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？下面我们就给大家一一介绍。1.K-Means算法The k-means algorithm算法，也就是K-Means算法，k-means algorithm算法是一个聚类算法，把
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2023-10-16 16:56:16
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深度挖掘：强大的数据挖掘框架DeepDive在大数据时代，如何从海量信息中提取有价值的知识成为了一项挑战。而DeepDive，这个由HazyResearch团队开发的开源项目，为解决这一问题提供了一个高效且灵活的解决方案。1、项目介绍DeepDive是一个面向非结构化数据的深度学习和统计建模平台，特别适合大规模的信息抽取任务。尽管其已不再处于活跃开发状态，但用户社区依然活跃，对于那些希望深入挖掘数
一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。分类算法 分类
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2023-11-11 20:03:32
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C4.5是在ID3算法的基础上发展而来的，是对ID3算法的一种优化。其采用信息增益率作为选择分裂属性的标准，而ID3是以信息增益为标准。这是根本的不同之处，也是优化所在。C4.5相对于ID3的改进包括：①通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； ②能够处理连续型数据，克服了ID3算法只能处理离散型数据的不足；③在构造决策
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2023-11-02 07:40:08
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算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。1.KNN算法KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K
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2023-07-04 11:21:16
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数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算
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2023-11-27 15:49:19
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1.C4.5算法2. k 均值聚类算法3.支持向量机4. Apriori 关联算法5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization6、PageRank 算法7、AdaBoost 迭代算法8、kNN 算法9、朴素贝叶斯算法10、CART 分类算法。 补充：11.随机森林 12.维度降低算法13.渐变增强和AdaBoost1.C4.5算法C4.5是做什么的？
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2024-01-16 19:13:53
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