algorithem的博客

目标下表由雇员数据库的训练数据组成。数据已泛化。例如，age“3135”表示年龄在31~35之间。对于给定的行，count表示department、status、age和salary在该行具有给定值的元组数。DepartmentStatusAgeSalaryCountSalesSenior31-3546K-50K30Salesjunior26-3026K-30K40Salesjunior31-3531K-35K40sysytemsju

Apriori算法找出频繁项集(python)

例子如下：假设数据挖掘的任务是将如下的8个点（用（x，y）代表位置）聚类为3个簇。距离是欧氏距离。假设初始我们选择，和分别为每个簇的中心，用k-均值算法给出：a)在第一轮执行后的3个簇中心b)最后的三个簇算法思想：算法：k-均值。用于划分的k-均值算法，其中每个簇的中心都用簇中所有对象的均值来表示。输入：k:簇的数目D:包含n个对象的数据集输出：k个簇的集合。方法：（1）从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；（2）repeat（3）根据簇中对象的均值，将每个对象分配到最相似