数据挖掘十大算法

最新推荐文章于 2024-12-31 14:43:11 发布
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此博客围绕数据挖掘展开，虽具体内容需点击链接查看，但推测会涉及数据挖掘领域的各类算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类和回归等算法知识，这些算法在信息技术的数据处理和分析中至关重要。
数据挖掘十大算法之Apriori算法
fengxiandada的博客
03-26 1万+
文章目录1. “啤酒与尿布”的案例2. Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3. Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质）4. Aprior算法实现过程5. 数据挖掘5.1 寻找关联属性5.2 生成关联规则5.3 更加严谨的栗子6. Aprior算法的优缺点6.1 改进Aprior算法6.2 F
数据挖掘十大算法 and 算法概述
Shingle_的博客
05-22 1263
“数据挖掘十大算法”是IEEE数据挖掘国际会议（ICDM）上的一篇论文，2007年12月在Jonural of Knowledge and Information Systems杂志上发表。根据知识发现和数据挖掘国际会议（KDD）获奖者的问卷调查结果，论文统计除了排名前十的数据挖掘算法。 C4.5决策树 K-均值（K-mean） 支持向量机（SVM） Apriori 最大期望算法（EM） Pa...
数据挖掘十大算法--Apriori算法
热门推荐
Wzideng@qq.com
10-17 1万+
Apriori 算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法。它用于在大规模数据集中发现频繁项集，进而生成关联规则。关联规则揭示了数据集中项之间的关联关系，常被用于市场篮分析、推荐系统等应用。Apriori 算法的主要优点是它相对简单，并且易于理解和实现。然而，在处理大规模数据集时，它可能面临性能挑战。后续的改进算法，如 FP-Growth 等，通过不同的方式优化了频繁项集的发现过程，提高了算法的效率。
数据挖掘十大经典算法
chujunwen的博客
05-21 652
一、 C4.5 C4.5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算法的长处。并在下面几方面对ID3算法进行了改进： 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。 在树构造过程中进行剪枝； 可以完毕对连续属性的离散化处理； 可以对不完整数据进行处理。 C4.5算法有例如以下长处：产生的分类规则易于理解，准确...
数据挖掘十大算法之分类算法(决策树模型)
fengxiandada的博客
04-07 3288
数据挖掘十大算法之分类算法(决策树模型) 接上篇文章分类介绍及评价指标我们讨论了分类算法中，分类模型的选择是非常关键的一步，接下来我们分析常用的分类模型——决策树模型 在本文中没有举例，全部为概念，所有举例都在ID3算法的学习中 1. 决策树的概念 决策树是一种树形结构，决策树包含一系列规则，一般我们使用决策树将大型记录集分割为小记录集，通过每一次连续分割，结果集中的成员彼此变得越来越相似。 例如我们想用决策树来分类下面表中的数据，来分析什么样的人群会购买电脑： 那我们可以生成下图所示的决策树，可以看到，
数据挖掘十大算法——简介
小蜉蝣星蔚的博客
10-30 518
本学期学习《数据挖掘原理与算法》一书，老师让我们去了解并尝试十大经典算法。 文章目录0.前言1. C4.52. The k-means algorithm 即K-Means算法3. Support vector machines4. The Apriori algorithm5. EM6. PageRank7. AdaBoost8. kNN: k-nearest neighbor classifi...
数据挖掘十大算法之分类算法(分类介绍及评价指标)
fengxiandada的博客
04-07 1万+
数据挖掘十大算法之分类算法(分类介绍及评价指标) 接上篇文章，接下来学习挖掘算法中的分类算法： 首先我们应该知道数据挖掘十大算法中可以简单的进行分类，分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类 算法分类 连接分析：PageRank 关联分析：Apriori 分类算法：ID3、C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost，CART 聚类算法：K-Means，EM 这里研究分类算法中的决策算法——ID3算法，有ID3算法的知识背景后分析C4.5算法就会容易很多 1. 分类相关知识 1.1 分类的概念
数据挖掘的十大经典算法及其应用场景和优缺点
sinat_32501475的博客
12-31 1079
数据挖掘是从大型数据集中提取有用信息的过程，它结合了统计学、机器学习和数据库技术，以便从数据中发现模式和趋势。在数据爆炸的时代，数据挖掘技术的应用越来越广泛，从商业决策到科学研究，都离不开数据挖掘。本文将介绍十大经典数据挖掘算法及其应用场景、优缺点。
数据挖掘十大算法----一看就会.doc
06-04
本文将介绍数据挖掘中的十大经典算法，帮助读者快速理解和掌握。 1. **PageRank**：这是Google搜索引擎的核心算法之一，用于评估网页的重要性。PageRank的基本思想是，一个网页被其他高质量网页引用的次数越多，其...
数据挖掘十大算法.pdf
09-15
数据挖掘十大算法是该领域内影响力和应用范围最广的算法集合，对于数据分析师和数据科学工程师而言，掌握这些算法是必要的技能之一。 1. C4.5算法：C4.5是一种决策树算法，它是基于信息增益准则来选择特征，构建...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
数据挖掘十大算法解析
以下是对这十大算法的详细解释： 1. **C4.5**：这是决策树学习算法ID3的升级版，由Ross Quinlan开发。C4.5使用信息增益比来选择最佳划分属性，能处理连续和离散属性，并能处理缺失值。 2. **k-Means**：这是一种无...
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