互联网发展至今，数据规模越来越大，数据结构越来越复杂，而且对系统的需求越来越高。如果学习 过数据结构，那么都知道图是放在最后一个结构，当你学习了图，那么应该感知到前面的链表，队列，树都是在图上面加了一些约束而派生出来的结构。所以图是一

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高

华侨大学信息学院识别和抽取XML中的关系信息及其出现模式 2. 报告内容 绪论  关系数据挖掘系统的设计  关系数据挖掘的实现方法和算法设计  实验数据及结果  总结 3. 网上信息的爆炸性增长却存在找信息难的问题课题背景、意义

第六章在大型数据库中挖掘关联规则 报告人：张荣祖 2001/11/28 2. 6.6.1 基于约束的挖掘使用约束的必要性 在数据挖掘中常使用的几种约束： 知识类型约束：指定要挖掘的知识类型 如关联规则

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

Techniques 2. 分类： 预测种类字段 基于训练集形成一个模型，训练集中的类标签是已知的。使用该模型对新的数据进行分类 预测: 对连续性字段进行建模和预测。 典型应用 信用评分 Direct Marketing

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