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  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录,全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程,以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅,特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书,还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-27
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:linkui26
  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-04-19
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:liaosaien
  1. 数据挖掘研究与应用综述

  2. 数据挖掘是目前非常流行的一门交叉学科,涉及到很多学科的研究领域。本文简单介绍了什么是数据挖掘,数据挖掘的新技术,分析了常用数据挖掘方法的优缺点。这些方法包括决策树、遗传算法、粗糙集方法、聚类分析方法、人工神经网络和关联规则。最后提出了数据挖掘的发展趋势,并且对数据挖掘技术将来的研究方向也进行了预测。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2011-01-12
    • 文件大小:60416
    • 提供者:zhaochuangrsy
  1. 数据挖掘各行业应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2013-06-20
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:caiyewen1992
  1. 数据挖掘综述

  2. 从人工智能、统计分析和数据库技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差6种模式的识别.详细介绍了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题. 更多还原
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-10-11
    • 文件大小:615424
    • 提供者:q02132
  1. 数据挖掘在医学领域中的应用及研究

  2. 数据挖掘在医学领域中的应用及研究 摘要 (1) 1引言 (1) 2数据挖掘概述 (2) 3医用数据挖掘具有特殊性 (2) 4医用数据挖掘的关键技术 (3) 4.1数据预处理 (3) 4.2信息融合技术 (3) 4.3快速的、鲁棒的挖掘算法 (3) 4.4提供知识的准确性和可靠性 (4) 5数据挖掘在医学中的应用 (4) 5.1关联分析 (4) 5.2聚类分析 (5) 5.3决策树 (5) 5.4人工神经网络 (6) 5.5遗传算法 (7) 5.6医学数据挖掘的计算的计算智能方法及应用 (8)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-03-05
    • 文件大小:31744
    • 提供者:nytcjsjboss
  1. 聚类分析常用数据集

  2. 聚类分析常用的人工数据集,包括:UCI:wine、Iris、yeast,还有4k2_far、leuk72_3k等数据集。它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-03-26
    • 文件大小:32768
    • 提供者:u010459260
  1. RH_KTB真空系统智能故障诊断_王庆

  2. RH-KTB 复杂大型炉外精炼真空系统用于对钢水的提纯处理。在实际精炼中, 该系统时常发生各种故障影响了产品的质量甚至生产效率。而现有的针对该系统的监控软件无法实现对精炼过程的状态判断及故障诊断。故障发生时往往要停止生产,人工对故障进行排查和处理。这给生产带来了诸多不便。有时用人工的办法很难准确找出某些故障点和故障原因。因此,建立一套 RH-KTB 智能故障诊断系统有其实际意义。本文首先研究 RH-KTB 系统的故障种类及特点,对该系统进行了故障树分析,找出了各种故障间的关系并建立了原始样本采
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-07-31
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_18683223
  1. 常用聚类分析数据集

  2. 聚类分析常用的人工数据集,包括:UCI:wine、Iris、yeast,还有4k2_far、leuk72_3k等数据集。它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-07-01
    • 文件大小:32768
    • 提供者:luozhipeng2011
  1. 一种改进的自适应快速AF-DBSCAN聚类算法

  2. 基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与Min Pts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与Min Pts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2017-04-05
    • 文件大小:146432
    • 提供者:dwf_android
  1. 数据挖掘论文合集-242篇(part1)

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-01-13
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:night_furry
  1. 数据挖掘论文合集-242篇(part2)

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-01-13
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:mathlf2015
  1. 数据挖掘论文合集-242篇(part3)

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-01-13
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:hutingt77
  1. 科技文献数据挖掘关键技术研究.pdf

  2. 科技文献数据挖掘关键技术研究分类号 密级: UDC 编号 工学硕士学位论文 科技文献数据挖掘关键技术研究 硕士研究生:李梦阳 指导教师:姚念民教授 学位级别:工学硕士 学科、专业:计算机科学与技术 所在单位:计算机科学与技术学院 论文提交日期:2015年3月3日 论文答日期:2015年3月13日 学位授予单位:哈尔滨工程人学 Classified Index U. D. C. A Dissertation for the degree of M. Eng Research on key tec
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2019-07-08
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:dddds123
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:songzailu6482
  1. 聚类数据集人工数据集+UCI数据集.zip

  2. 希望可以帮到大家 下载即可使用 希望可以帮到你们 UCI数据集和人工数据集 实验可以直接使用
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:sinat_36343125
  1. 基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法

  2. 依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:566272
    • 提供者:weixin_38605801
  1. DS_Projects:数据科学项目集合-源码

  2. 应用数据科学Capstone产品组合 你好! 此回购包含了一系列材料(脚本,报告,图形等),这些材料展示了我最近的工作的一部分。 下面的每个部分都提供了有关回购中的工件的一些详细信息。 以下是过去几年中我一直在使用的工具和技术的示例。 这是一个非常粗略的草稿,并将在接下来的几个月中进行更新。 使用的工具 工具 使用权 土坯 竞技场模拟 电子表格 插画家 迷你标签 橘子 Power BI Python [R 火花 SQL 斯塔塔 画面 威卡 使用的技巧 技巧 人工神经网络/深度学习 方差分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:weixin_42137539
  1. 一种用于聚类分析的混合猴子搜索算法

  2. 聚类是一种流行的数据分析和数据挖掘技术。 k均值聚类算法是最常用的方法之一。 但是,它高度依赖于初始解,并且很容易陷入局部最优解。 针对k-means方法的缺点,提出了一种基于人工蜂群算法搜索算子的混合猴子算法,对合成和真实数据集进行聚类分析和实验,结果表明该算法具有比k-means方法更好的性能。进行聚类分析的基本猴子算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38641896
  1. 基于目标特征选择和去除的改进K-means聚类算法

  2. 针对高维数据聚类中K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类的缺点,提出一种基于目标点特征选择和去除的改进K-均值聚类算法.该算法使用闵可夫斯基规度作为评价距离进行目标点的分类,增设权重调节参数a、重置权重系数α进行特征选择和去除,可有效减小非聚类指标特征带来的噪声影响.算法验证实验选取UCI真实数据集和人工数据集进行聚类分析,验证改进算法对抑制噪声特征的有效性,与WK-means、iMWK-means算法进行实验对比,分析聚类学习时特征选择的适用性,同时寻找最优的距离系数bet
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:210944
    • 提供者:weixin_38624183
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