Data Mining Package) Java数据挖掘工具包是一个借助机器学习算法（比如聚类分析、图形建模、神经网络、贝叶斯网络、文本处理和最优化等）进行数据分析的类库. 它依赖于统一Java矩阵工具包（Universal

1. 数据挖掘: 概念和技术 — Chapter 6 —©张晓辉 xiaohui@fudan.edu 复旦大学 （国际）数据库研究中心 2001-11-61数据挖掘：概念和技术 2. 第6章：从大数据库中挖掘关联规则关联规则挖掘

1. Chapter 8. 聚类分析什么是聚类分析? 聚类分析中的数据类型 主要聚类分析方法分类 划分方法（Partitioning Methods） 分层方法 基于密度的方法 基于表格的方法 基于模型（Model-Based）的聚类方法

http://www.cnblogs.com/jingwhale/p/4618351.html 数据挖掘算法-Apriori Algorithm（关联规则） Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。

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-

以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具： 1、RapidMiner 该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个

 Weka 数据挖掘软件使用指南 1. Weka简介 该软件是WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过http://www

说明：指导教师评分后，学年论文交院（系）办公室保存。 数据挖掘在商业上的应用 目 录 一、数据挖掘技术在企业市场营销中 1 二、数据挖掘技术在商业银行中的应用 7 （一）风险管理 7 （二）客户管理 9 （三）数据挖掘在银行业的具体应用

类型的数据，暂称其为训练集。当一个新数据（暂称其为测试集）进入的时候，开始跟训练集数据中的每个数据点求距离，挑选与这个训练数据集中最近的K个点看这些点属于什么类型，用少数服从多数的方法将测试数据归类。

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贝叶斯定理: P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X) 2. 朴素贝叶斯分类假定有m个类C1,…Cm,对于数据样本X,分类法将预测X属于类Ci,当且仅当 P(Ci|X)> P(Cj|X),1 < =j < =m

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此

概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述： 是指从与某类对象相关的一组数据中提取

fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇

 工学博士学位论文 数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 毛国君 北京工业大学 2003年4月 分类号：TP311 单位代码：10005 学 号：B200007009 密 级： 北京工业大学工学博士学位论文

数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4

数据挖掘最常见的十种方法 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下）