單片機(jī)ADC，十大C語(yǔ)言濾波算法
2023-10-24 15:53:30
25 規(guī)則挖掘的Apriori算法。對(duì)經(jīng)典的Apriori算法做了全面的分析,并在此基礎(chǔ)上提出了優(yōu)化Apriori算法。2、將Apriori算法和優(yōu)化Apriori算法用于消費(fèi)市場(chǎng)農(nóng)副產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)了
2010-04-24 09:18:51
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類(lèi)：分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類(lèi)包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-18 15:00:10293 
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類(lèi)：分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類(lèi)包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25112 
數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門(mén)的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價(jià)值信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為業(yè)務(wù)決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:48456 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要用于聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。聚類(lèi)問(wèn)題是指將數(shù)據(jù)集合劃分成相似的組，而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問(wèn)題是指發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集合中經(jīng)常一起出現(xiàn)的數(shù)據(jù)項(xiàng)。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括K-means、譜聚類(lèi)、Apriori等。
2023-08-14 13:51:26450 分類(lèi)是用于識(shí)別什么樣的事務(wù)屬于哪一類(lèi)的方法，可用于分類(lèi)的算法有決策樹(shù)、bayes分類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等等。 數(shù)據(jù)挖掘的一般流程 第一步，建立模型，確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:02
0 比較類(lèi)排序：通過(guò)比較來(lái)決定元素間的相對(duì)次序，由于其時(shí)間復(fù)雜度不能突破O(nlogn)，因此也稱(chēng)為非線性時(shí)間比較類(lèi)排序。
2023-06-25 10:23:4896 
本文將通過(guò)動(dòng)態(tài)演示+代碼的形式系統(tǒng)地總結(jié)十大經(jīng)典排序算法。
2023-06-05 10:56:17246 
詳解5大經(jīng)典NE555應(yīng)用電路圖
2023-04-27 17:25:532503 
本文將通過(guò) 動(dòng)態(tài)演示+代碼 的形式系統(tǒng)地總結(jié)十大經(jīng)典排序算法。 排序算法 算法分類(lèi) 十種常見(jiàn)排序算法可以分為兩大類(lèi)： 比較類(lèi)排序 ：通過(guò)比較來(lái)決定元素間的相對(duì)次序，由于其時(shí)間復(fù)雜度不能突破O
2023-02-07 01:24:17246 本文將通過(guò)動(dòng)態(tài)演示+代碼的形式系統(tǒng)地總結(jié)十大經(jīng)典排序算法。
2023-01-29 11:34:53873 由上海市浦東新區(qū)商務(wù)委員會(huì)主辦的第八屆浦東總部經(jīng)濟(jì)十大經(jīng)典樣本發(fā)布活動(dòng)在上海舉行。NI成功獲選2022年十大經(jīng)典樣本，以生動(dòng)案例和具體實(shí)踐，充分展示NI中國(guó)在行業(yè)引領(lǐng)性、全球資源配置功能、科技創(chuàng)新能力等方面的成就。
2022-12-01 11:46:12742 以前也零零碎碎發(fā)過(guò)一些排序算法，但排版都不太好，又重新整理一次，排序算法是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的重要部分，系統(tǒng)地學(xué)習(xí)很有必要。
2022-11-08 09:45:46317 從50多個(gè)生物識(shí)別可穿戴產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期得到的十大經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
2022-11-01 08:26:200 十大滾珠絲桿品牌-十大直線導(dǎo)軌品牌-十大滾珠花鍵品牌
2021-11-17 18:02:252454 
十大直線導(dǎo)軌品牌/十大絲桿品牌/滾珠花鍵十大品牌
2021-10-25 10:09:563558 
C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類(lèi)決策樹(shù)算法，其核心算法是ID3算法.C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并在以下幾方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)。
2021-06-23 09:45:2526 面向飛行器遙測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
2021-06-19 14:36:499 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515 電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供用于實(shí)現(xiàn)AI、大數(shù)據(jù)、和數(shù)據(jù)科學(xué)的十大類(lèi)算法資料下載的電子資料下載，更有其他相關(guān)的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設(shè)計(jì)、用戶指南、解決方案等資料，希望可以幫助到廣大的電子工程師們。
2021-04-23 08:45:3822 派，而且后面還有很多不為人知的故事——比如薩博并不是最先用增壓器的轎車(chē)，而雨刷器的歷史也比你想象的長(zhǎng)，下面我們就為大家盤(pán)點(diǎn)汽車(chē)史上的十大經(jīng)典技術(shù)突破。 汽車(chē)電動(dòng)雨刷器 1920年代 1. 汽車(chē)電動(dòng)雨刷器起始時(shí)間：1920年代——最開(kāi)始的汽車(chē)上的電器屈指可數(shù)，更
2021-04-04 05:06:012172 Aprior算法能夠挖掘事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，但傳統(tǒng)Δ prior算法每計(jì)算一次候選集的支持度，都需要遍歷原始事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致其效率較低。為此，提岀一種基于哈希存儲(chǔ)與事務(wù)加權(quán)的改進(jìn)算法
2021-03-17 11:22:5910 物聯(lián)網(wǎng)作為新時(shí)代的寵兒，有其獨(dú)到之處，操作系統(tǒng)是物聯(lián)網(wǎng)的靈魂，開(kāi)源操作系統(tǒng)更是集結(jié)了各物聯(lián)網(wǎng)大亨的理論精髓，物聯(lián)網(wǎng)、開(kāi)源、操作系統(tǒng)這三個(gè)詞匯構(gòu)成了物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源操作系統(tǒng)。接下來(lái)給大家介紹10款經(jīng)典的物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)。
2020-12-25 18:22:321653 C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類(lèi)決策樹(shù)算法其核心算法是ID3算法.C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并在以下幾方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)：1)用信息增益率來(lái)選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足。
2020-04-25 08:00:000 先前呢，我們?cè)谧钍軞g迎的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法-part1和最受歡迎的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法-part2兩篇文章中簡(jiǎn)單介紹了十種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有的讀者反映看完還是云里霧里，所以，我會(huì)挑幾種難理解的算法詳細(xì)講解一下，今天我們介紹的是線性判別分析。
2020-02-03 07:28:186651 Apriori算法簡(jiǎn)介：Apriori 算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測(cè)兩個(gè)階段來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集。
2019-12-11 16:59:391643 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用算法，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸（logisticregression）、最近鄰算法——KNN、決策樹(shù)、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3312713 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是機(jī)器學(xué)習(xí)教程之機(jī)器學(xué)習(xí)10大經(jīng)典算法的詳細(xì)資料講解主要內(nèi)容包括了：1、C4.5，2、The k-means algorithm3、SVM 4、Apriori算法5、最大
2018-12-14 15:03:5024 的所有需求。而這三類(lèi)里又包含許多經(jīng)典算法。而今天，小編就給大家介紹下數(shù)據(jù)挖掘中最經(jīng)典的十大算法，希望它對(duì)你有所幫助。?圖1.jpg?(1.89 MB, 下載次數(shù): 0)下載附件??保存到相冊(cè)半小時(shí)前?上傳
2018-11-06 17:07:3319402 Apriori算法是經(jīng)典的挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法，也是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。
Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出了Apriori算法，主要用于做快速的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。
2018-07-05 14:25:002021 K－Means是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。K－Means和KNN（K鄰近）看上去都是K打頭，但卻是不同種類(lèi)的算法。kNN是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類(lèi)算法，而K－Means則是非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類(lèi)算法；二者相同之處是均利用近鄰信息來(lái)標(biāo)注類(lèi)別。
2018-07-05 14:18:004095 Apriori算法使用一種稱(chēng)為逐層搜索的迭代方法，其中k項(xiàng)集用于探索（k+1）項(xiàng)集。首先，通過(guò)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，累計(jì)每個(gè)項(xiàng)的計(jì)數(shù)，并收集滿足最小支持度的項(xiàng)，找出頻繁1項(xiàng)集的集合。該集合記為L(zhǎng)1。然后
2018-06-25 11:30:0010048 OPA847放大經(jīng)典電路
2018-03-27 09:58:53491 Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測(cè)兩個(gè)階段來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集。而且算法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等各個(gè)領(lǐng)域。
2018-02-04 09:30:334829 
本文詳細(xì)介紹了關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘——Apriori算法的基本原理以及改進(jìn)。
2018-02-02 16:46:128863 
本文主要是對(duì)Apriori算法的詳解，包括了Apriori算法詳細(xì)介紹概括和步驟和Apriori算法偽代碼和例子。Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)
2018-02-02 16:35:1020053 
本文詳細(xì)介紹了Matlab關(guān)于Apriori算法設(shè)計(jì)。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法Apriori使用一種稱(chēng)作逐層搜索的迭代方法，“K-1項(xiàng)集”用于搜索“K項(xiàng)集”。
2018-02-02 16:20:154662 
隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱，啤酒與尿布的故事廣為人知。我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)買(mǎi)啤酒的人往往也會(huì)買(mǎi)尿布這一規(guī)律？數(shù)據(jù)挖掘中的用于挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法可以告訴我們。本文首先對(duì)Apriori算法進(jìn)行
2018-01-31 15:04:395379 
圖像處理，是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺(jué)、心理以及其他要求的技術(shù)。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ)，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。本文接下來(lái)將簡(jiǎn)單粗略介紹下數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的經(jīng)典算法。
2018-01-12 16:17:2082843 序列模式挖掘是一種從大規(guī)模序列數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁子序列的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在用戶行為研究、市場(chǎng)分析以及決策支持等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。自從Agrawal等人提出并給出一種挖掘算法-Apriori以來(lái)，已經(jīng)有
2018-01-10 14:05:100 數(shù)據(jù)挖掘常用的十大算法包括： C4.5 ，K-means算法 3.SVM 4.Apriori ，EM：最大期望值法，pagerank：是google算法的重要內(nèi)容，Adaboost: 迭代算法 ，KNN 最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一，Naive Bayes Cart：分類(lèi)與回歸。下面我將一一介紹
2017-12-29 11:26:3026529 異常情況，提高了計(jì)算機(jī)的安全性。在傳統(tǒng)Apriori算法的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的E-Apriori算法，該算法可以縮小待掃描事務(wù)集合的范圍，降低算法的時(shí)間復(fù)雜度，提高運(yùn)行效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的審計(jì)系統(tǒng)對(duì)攻擊類(lèi)型的識(shí)別能
2017-12-15 17:19:330 本文盤(pán)點(diǎn)程序員必須知道的十大基礎(chǔ)實(shí)用算法及其講解。
2017-11-25 14:45:599906 
Apriori和FPGrowth算法是頻繁模式挖掘中的經(jīng)典算法，由于Apriori存在更多缺陷，因此FPGrowth是單機(jī)計(jì)算環(huán)境下比較高效的算法。然而，對(duì)于非并行計(jì)算在大數(shù)據(jù)時(shí)代遇到的瓶頸，提出
2017-11-17 17:50:530 發(fā)展速度趕不上信息量的爆炸式增長(zhǎng)，現(xiàn)有的算法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心，如Apriori 算法需多次檢索原數(shù)據(jù)庫(kù)，容易造成I/O 開(kāi)銷(xiāo)，F(xiàn)PGrowth 算法在迭代挖掘頻繁時(shí)，產(chǎn)生的子樹(shù)結(jié)構(gòu)太多，不利于大數(shù)據(jù)挖掘。因此根據(jù)大數(shù)據(jù)環(huán)境的特點(diǎn)，研究相應(yīng)的數(shù)據(jù)
2017-10-31 15:19:5015 ，降低用電成本，本文試圖利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法甲對(duì)大型用電客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘，從而對(duì)用電負(fù)荷的能效進(jìn)行優(yōu)化。關(guān)聯(lián)規(guī)則的傳統(tǒng)算法Apriori 運(yùn)行效率低下，而Eclat 算法運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)問(wèn)，因此為了避免上述問(wèn)題本文提出了一
2017-10-30 16:03:140 Apriori 算法的挖掘思想：Apriori 算法采用的是逐層搜素的策略，同時(shí)依據(jù)其性質(zhì)壓縮搜索空間。而它的性質(zhì)是說(shuō)，如果一個(gè)項(xiàng)集具有頻繁性，則它的所有非空子集也一定是頻繁項(xiàng)集。它的基本思想
2017-09-26 14:57:5017 基于Apriori算法的圖書(shū)信息管理系統(tǒng)_梁子樂(lè)
2017-03-19 11:31:310 十大濾波算法程序大全(精心整理版)，感興趣的小伙伴們可以瞧一瞧。
2016-11-23 15:00:3546 為了更好地平衡人力資本和AI資本，本文作者介紹了用于實(shí)現(xiàn)AI、大數(shù)據(jù)、和數(shù)據(jù)科學(xué)的十大類(lèi)算法，以及它們分別擅長(zhǎng)的任務(wù)。
2016-11-04 14:05:196135 電子專(zhuān)業(yè)單片機(jī)相關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)教材資料——數(shù)學(xué)建模十大經(jīng)典算法
2016-08-08 18:20:2234 十大濾波算法程序大全，感興趣的小伙伴們可以看看。
2016-07-26 16:29:36128 針對(duì)現(xiàn)有高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中大量冗余數(shù)據(jù)的挖掘問(wèn)題，為從中挖掘出隱含的關(guān)聯(lián)規(guī)則，本文采用基于數(shù)組向量的方法對(duì)經(jīng)典的Apriori算法改進(jìn)，并在信息系統(tǒng)中進(jìn)行具體應(yīng)用研究。以高校學(xué)生信息管理
2016-01-04 14:50:436 PCB布線經(jīng)驗(yàn)(九大經(jīng)典文檔），PCB布線經(jīng)驗(yàn)(九大經(jīng)典文檔）。
2015-12-25 09:54:3049 為了解決產(chǎn)生式規(guī)則專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)獲取難的問(wèn)題，采用了一種新的Apriori Pro改進(jìn)算法，并且將該算法成功的應(yīng)用于火炮故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示改進(jìn)后的Apriori算法有效的提高了故障診斷知識(shí)獲取的準(zhǔn)確性和效率性。
2015-12-21 10:19:399 為了解決數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法存在的缺陷，提出了一種全新的基于對(duì)候選項(xiàng)集處理的改進(jìn)算法。該算法主要采用一次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)候選項(xiàng)集進(jìn)行計(jì)數(shù)處理的方法，實(shí)現(xiàn)了減少
2013-08-19 17:44:3617 Apriori及其改進(jìn)算法可以歸為基于SQL和基于內(nèi)存兩類(lèi)，為提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率，在分析了一部分二類(lèi)算法存在效率瓶頸的基礎(chǔ)上，提出了一種高效的改進(jìn)算法。
2012-05-29 15:11:4120 為了給企業(yè)快速、低成本構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)提供參考與借鑒，研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過(guò)研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點(diǎn)，得出可以使
2011-06-08 16:06:2341 關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個(gè)重要分支。Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中最有影響的經(jīng)典算法。本文在介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，在分析Apriori算法的基礎(chǔ)上提出一種基于劃分的Apriori改進(jìn)算
2011-05-13 16:37:0315 通過(guò)對(duì)Apriori算法的核心思想進(jìn)行研究分析,結(jié)合Apriori性質(zhì),對(duì)Apriori中連接的步驟進(jìn)行了改進(jìn).通過(guò)該方法,可以有效地減少連接步產(chǎn)生的大量無(wú)用項(xiàng)集并減少判斷項(xiàng)集子集是否是頻繁項(xiàng)
2010-10-21 16:31:0328 關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取是數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究?jī)?nèi)容，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則提取中的Apriori算法進(jìn)行了分析與研究，針對(duì)該算法的運(yùn)算效率不高，對(duì)該算法進(jìn)行了優(yōu)化。Partition算法以經(jīng)典的Aprio
2010-01-15 13:51:1115 挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的課題，產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集是其中的一個(gè)關(guān)鍵步驟。文章提出了一種基于矩陣壓縮的Apriori 優(yōu)化算法，并將該算法與Apriori 算法進(jìn)行了比較。實(shí)
2009-12-25 14:21:449 文中介紹了Apriori 算法，并從逐漸減少掃描的數(shù)據(jù)量和減少掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)兩個(gè)方面對(duì)Apriori 算法進(jìn)行優(yōu)化，介紹了AprioriTid 算法和Partition 算法。根據(jù)這兩種算法的優(yōu)勢(shì)又將
2009-12-25 13:43:464 本文通過(guò)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori 算法的分析和研究，指出了其在具體應(yīng)用中存在的主要問(wèn)題。提出與以往不同的改進(jìn)策略：在約簡(jiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的同時(shí)，生成頻繁項(xiàng)目集和保存具有
2009-12-25 12:59:4011 研究了當(dāng)前幾種時(shí)興的頻集挖掘算法（Apriori，DF，F(xiàn)P－growth 和DCI）及其技術(shù)特點(diǎn)，并對(duì)其分類(lèi)和界定適用范圍。對(duì)其算法復(fù)雜性及時(shí)空?qǐng)?zhí)行效率等性能指標(biāo)進(jìn)行了定性和定量的綜合
2009-11-08 16:55:4814 電池管理中的十大經(jīng)典理論
1、彼得原理
每個(gè)組織都是由各種不同的職位、等級(jí)或階層的排列所組成，每個(gè)人都隸屬于
2009-11-06 15:43:01631 分類(lèi)規(guī)則挖掘算法綜述:分類(lèi)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。通過(guò)介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類(lèi)算法，總結(jié)了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出了分類(lèi)算法的應(yīng)用以及
2009-10-10 14:24:293 本文在針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori 算法的基礎(chǔ)上,為了提高用戶數(shù)據(jù)挖掘的人機(jī)交互性能,解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生冗余規(guī)則的問(wèn)題,提出了基于用戶導(dǎo)向的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法SQL-IIAR 算法
2009-08-26 11:41:3911 本文針對(duì)兩種常用的頻集算法Apriori 和FP-growth，指出了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。數(shù)據(jù)庫(kù)的表示方法主要有兩大類(lèi):水平數(shù)據(jù)表示和垂直數(shù)據(jù)表示。通常，采用垂直數(shù)據(jù)表示的算法的性能
2009-08-18 11:20:1814 介紹了入侵檢測(cè)系統(tǒng)的基本概念，在分析了現(xiàn)階段入侵檢測(cè)系統(tǒng)存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)，其中主要采用了關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriroi 算法挖掘入
2009-08-10 09:25:3221 介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的經(jīng)典算法――Apriori算法的關(guān)鍵思想。針對(duì)傳統(tǒng)Apriori算法效率上的不足，提出一種改進(jìn)的Apriori算法――En-Apriori算法。該算法采用矩陣的方法，只須掃描一遍數(shù)
2009-04-10 08:48:3119 針對(duì)一些經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行分析，提出一種基于矩陣的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法把交易數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)化為0-1矩陣形式，只需進(jìn)行一次數(shù)據(jù)庫(kù)搜索，使用邏輯運(yùn)算方法發(fā)現(xiàn)頻
2009-04-09 09:11:3415 研究水平分布數(shù)據(jù)集的隱私保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。針對(duì)現(xiàn)有算法需要多次掃描數(shù)據(jù)集的缺點(diǎn)，提出一種只須對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行2次掃描、基于分布式FP-tree的隱私保護(hù)挖掘算法。該算法可
2009-03-31 10:12:3220 研究了當(dāng)前幾種時(shí)興的頻集挖掘算法（Apriori，DF，F(xiàn)P－growth 和DCI）及其技術(shù)特點(diǎn)，并對(duì)其分類(lèi)和界定適用范圍。對(duì)其算法復(fù)雜性及時(shí)空?qǐng)?zhí)行效率等性能指標(biāo)進(jìn)行了定性和定量的綜合
2008-10-24 14:50:145
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