
数据挖掘
酸菜白肉
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数据挖掘之描述建模(聚类分析和K-means)
1、简介1.1 什么是聚类分析Cluster: a collection of data objects, similar to one another within the same cluster, dissimilar to the objects in other clusters. 聚类分析(Cluster analysis)就是根据数据的特征找出数据间的相似性,将相似的数据分成原创 2013-06-07 13:34:33 · 7058 阅读 · 0 评论 -
数据挖掘之模式挖掘(频繁模式挖掘与Apriori算法)
数据挖掘任务分为:模式挖掘、描述建模、预测建模。 这篇讲解模式挖掘。1、频繁模式(Frequent pattern)1.1 定义Frequent pattern: a pattern (a set of items, subsequences, substructures, etc.) that occurs frequently in a data set.频繁模式:在一个数原创 2013-04-09 21:39:55 · 6488 阅读 · 0 评论 -
数据挖掘之导引(学习数据挖掘算法的组件化思想)
1、什么是数据挖掘?Extraction ofinteresting (non-trivial,implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge fromhuge amount of data.数据挖掘就是从大量的数据中提取出有用的(非细微的、隐式的、有潜在价值的)模式或知识的过程。2、数据原创 2013-04-09 20:26:55 · 2567 阅读 · 0 评论 -
数据挖掘之预测建模(决策树)
数据挖掘任务分为:模式挖掘、描述建模、预测建模。上面有一篇文章讲的是Apriori算法,用于数据挖掘的第一个任务模式挖掘。本文介绍数据挖掘在预测建模上的应用。预测建模是指根据现有数据先建立一个模型,然后应用这个模型来对未来的数据进行预测。1、概念1.1 Classification和PredictionClassification主要用于对离散的数据进行预测,分为两步:首先根据训练原创 2013-06-06 22:14:39 · 5991 阅读 · 0 评论 -
循环链表与双向链表
1、循环链表循环链表也是一种链式存储结构,他的原创 2014-04-21 14:55:36 · 2557 阅读 · 2 评论