数据挖掘作为一门新兴的多学科交叉应用技术，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。数据挖掘概念的定义描述有若干版本，本文采用的是一个普遍接受的定义:数据挖掘，又称为数据库中的知识发现(KDD)，它是一个从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。一个完整的数据挖掘过程主要包含数据选择、数据预处理、数据挖掘以及知识的表达和解释几个步骤。
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2023-08-15 16:36:24
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今天看了研究者July的文章，讲的是最恨对一个问题了解而不深入 ~ ~。切记，戒之。 在这篇文章中，我准备对数据挖掘的常用分类算法进行一一介绍，它们的实现，原理和适用问题及对比。首先补充一下监督学习，非监督学习和半监督学习的。常用的分类算法包括：决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法、基于支持向量机的SVM算法、神经网络算法、k近邻算法、模糊分类算法
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2024-01-16 15:33:00
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本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第2章，第2.3节项目—发现软件项目标签中的关联规则，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则1997年，Freshmeat网站创立，它是一个跟踪免费、自由和开放源码软件（FLOSS）项目的目录。2011年，该网站更名为Freecode。在出售、并购和多次网站重新设计之后，
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2024-01-31 09:26:30
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算法实现思路首先，获取事务集和最小支持度。事务集可以采用手动输入，也可以预定义，我在这里使用字典结构预定义事务集，并使用input()方法获取用户输入的最小支持度； 其次，根据事务集，通过遍历事务集中的每项，获取所有单项集的支持度即C1，同样以字典的方式存储，其中的键为项组成的元组，值为项集的支持度，同时为了保证后续遍历时的前n个项的顺序一致，在遍历C1时，根据排序后的键来进行遍历，筛选出符合最小
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2023-12-23 23:12:04
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[转帖]数据挖掘聚类算法一览聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k
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2024-01-12 09:31:19
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一、Apriori 算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k
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2023-11-03 23:21:46
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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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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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# 数据挖掘算法的执行代码
数据挖掘是从大量数据中提取潜在信息的一种技术。它涉及多种算法，包括分类、回归、聚类和关联规则等。为了更好地理解这些算法，本文将以 Python 为例，展示一些常见的数据挖掘算法的执行代码，并配合数据结构图和类图，帮助大家加深理解。
## 1. 数据挖掘算法简介
数据挖掘算法主要目标是从数据中提取有价值、可解释的信息。以下是几种常用的数据挖掘算法：
- **分类*
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 神经网络分析算法原理篇）
前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，在开始Microsoft 神经网络分析算法之前，本篇
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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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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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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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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前言用python实现了一个没有库依赖的“纯” py-based PrefixSpan算法。首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个，讲解非常细致。我的实现也是基本照着这个思路。PrefixSpan算法原理总结再简单提一下这个算法做了一件什么事。假设有多个时间序列串：串序号序列
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2024-01-14 22:36:09
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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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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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一、数据挖掘及算法定义数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类
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2021-03-06 11:08:00
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挫折感很大、觉得很难熬的时候，可以闭上眼睛，想像自己已经是十年之后的自己，置身一段距离之外，转头去看正在遭遇的那些事。 练习这样做，心情可能会平静些，知道眼前这一切，都会过去。——蔡康永 别太嚣张，对自己没好处。——李秘书 你今天泼给我的冷水，我定要烧开了给你泼回去。——宋晓峰 小人别得地，得地就起屁。 ——刘能目录 目录关联规则概述关联算法的介绍2-1 Apriori算法2-2 FP-
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2024-01-17 09:17:49
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