数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结
2025/3/8 2:35:10
234KB
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主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘
2025/3/1 9:11:45
53.31MB
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R语言数据挖掘——美国黑色星期五（BlackFriday）实验报告（附代码）使用R语言实现基本数据统计聚类关联规则挖掘注意：此为个人实验报告，仅作学习参考，勿照搬照抄，尤其ZS学校的同学。
2024/11/7 11:46:56
5.86MB
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实验描述:对指定数据集进行关联规则挖掘，选择适当的挖掘算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。
数据集：retail.txt，根据数据集中的数据利用合适的挖掘算法得到频繁项集，并计算置信度，求出满足置信度的所有的关联规则retail.txt中每个数字表示一种商品的ID，一个{}内的表示一次交易实验环境和编程语言：本实验使用的编程语言为：Java编程环境为：Intellijidea实现频繁项集的挖掘算法为Apriori算法用于挖掘的样本个数为：1000个（retail.txt的前1000条数据）样本示例：{38,39,47,48}表示一个顾客购买了ID为38、39、47、48的四种商品。
数据集：retail.txt，根据数据集中的数据利用合适的挖掘算法得到频繁项集，并计算置信度，求出满足置信度的所有的关联规则retail.txt中每个数字表示一种商品的ID，一个{}内的表示一次交易实验环境和编程语言：本实验使用的编程语言为：Java编程环境为：Intellijidea实现频繁项集的挖掘算法为Apriori算法用于挖掘的样本个数为：1000个（retail.txt的前1000条数据）样本示例：{38,39,47,48}表示一个顾客购买了ID为38、39、47、48的四种商品。
2024/10/19 4:46:48
1.6MB
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weka是一款由Waikato大学研究的基于Java的用于数据挖掘和知识发现的开源项目,其中集成了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等,并提供了丰富的可视化功能。
同时,由于其是一款开源软件,所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。
文章介绍了利用开源软件WEKA作为数据挖掘工具,通过Apriori算法,对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析。
同时,由于其是一款开源软件,所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。
文章介绍了利用开源软件WEKA作为数据挖掘工具,通过Apriori算法,对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析。
2024/10/6 14:17:03
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一个非常好的数据挖掘工具WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），它的源代码就是它的安装目录下weka-src.jar解压后得到。
有一本书《数据挖掘：实用机器学习技术》第2版是和weka配套的。
同时weka也是新西兰的一种鸟名，而weka的主要开发者来自新西兰。
weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。
在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情本文来自:人大经济论坛详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=619834&page=1
有一本书《数据挖掘：实用机器学习技术》第2版是和weka配套的。
同时weka也是新西兰的一种鸟名，而weka的主要开发者来自新西兰。
weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。
在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情本文来自:人大经济论坛详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=619834&page=1
2024/7/12 18:47:46
9.84MB
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数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结
2024/6/15 2:17:35
234KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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