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序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要分支，在序列事务及；有关信息处理中有着广泛的应用，如顾客购物习惯、web访问模式、科学实验过程分析、自然灾害预测、疾病治疗、药物检验以及{ sizej pos；
DNA等。序列模式挖掘算法有AprioriAll、GsP、F’reeSpan、本文将设计与实现针对string数据类型的算法，来对序列模式挖掘有更深入的剖析。-Sequence pattern mining is an important branch of data mining, and in t
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关于数据挖掘中k-means算法的英文介绍分析-Data Mining on the k-means algorithm analysis in English, introduced
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软件学报 2008年论文《聚类算法研究》，作者孙吉贵, 刘杰, 赵连宇。pdf格式，14页。对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上
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FP-tree is a very fine data mining algorithm.
It use FP growth algo for data mining
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A Data Mining Algorithm on E-business
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数据挖掘，聚类，遗传算法，k-means算法，基于遗传算法的k-means聚类方法。-Data mining, clustering, genetic algorithm, k-means algorithm, based on genetic algorithm k-means clustering method.
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目前三角网是进行精细地形表达最好和最常用的方法，因此本文讨论利用三角网法来建立露天矿的精细DEM模型。由于露天矿复杂特殊的地形特征，在建模过程中应充分考虑相应的约束条件，否则会出现台阶被削平等现象。构建不规则三角网的方法可分为分而治之算法、逐点插入算法和三角网生长算法。各种算法各具优缺点，结合矿区的实际情况，本文采用一次性约束三角网生成算法，经过空间数据提取、拓扑关系建立以及空间索引建立，最终建立起边界约束线以内的约束不规则三角网。-At present, triangulated irregu
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This book offers students and AI programmers a new perspective on the study of artificial intelligence concepts. The essential topics and theory of AI are presented, but it also includes practical information on data input & reduction as well as data
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国际上公认的十大机器学习算法，这些是自己翻译的-10 machine learning algorithms, the internationally recognized these own translation
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常见的数据挖掘算法源代码供大家写数据挖掘时参考使用-Thank reference common data mining algorithm source code for everyone to write data mining
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介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法, 进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息, 这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。-Introduces the basic concepts and methods of association rules in data mining, further discussion and the research of asso
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针对实际幵发的一个客户关系管理系统,在开发与研究的过程中结合
数据挖掘技术对其中的数据进行了一些离散化、特征选择等预处理 在对数据
进行预处理的过程中对FCBF (Fast Correlation-Based Filter,基于快速的筛选/
过滤)算法做了改进,改进后的算法能更好的对数据进行特征选择 -The actual concurrency and a customer relationship management system, combined with th
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introduce FP-Grwoth algorithm used in data mining
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Apriori algorithm in data mining
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对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.-Status and Progress
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本论文在对各种算法深入分析的基础上，尤其在对基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法的深入研究的基础上，提出了一种新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点，而且具有近似线性的时间复杂性，因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点，并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。-Based on the analysis on clustering
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