1．Consider the data set shown in Table 1（min_sup = 60%, min_conf=70%）. (a)Find all frequent itemsets using Apriori by treating each transaction ID as a market basket. (b)Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {a, b}{c} and {c}{a, b}. Is confidence a symmetric measure? (c)List all of the strong association rules (with support s and confidence c) matching the following metarule（规则）, where X is a variable representing customers, and itemi denotes variables representing items (e.g. “A”, “B”, etc.): Table 1. Example of market basket transactions. TID Items-bought T1 {A, D, B, C} T2 {D, A, C, E, B} T3 {A, B, E} T4 {A, B, D}

在STM32407上实现SPI+DMA，自动读取ADS8341芯片采样的数据，大大提高了采样速率！！

本文档是达梦官方发布的DM7编程手册，也就是达梦提供给程序员用的接口说明。

包含常用的大漠所有插件，6.1637、5.1423、3.1233-免费版、不注册调用dm.dll的方法v6.0、VIP专用以及大漠的基本使用方法等等。

在DM中使用imprint方法分割面，有关ANSYS WORKBENCH的问题可以联系讨论chuyang.chenwu@163.com

问题描述：当我击F5开始一个项目的调试时，程序在我设置的断点处停止，这时我按下Shift+F5后，vc6可以退出调试状态，但是WINDOWS系统的任务栏上会留下前面调试时产生的进程图标。该进程不能被结束，即使我使用任务管理器，也不可以。这时如果我再次按下F5，并按下Shift+F5后，任务栏上会留下两个这样的图标，这两个进程都可以在任务管理器上看到，不占CPU资源，但占用一定的内存。我想结束该进程的唯一的办法是（在任务栏上去掉该图标）：关闭VC6,并重新开启. 一般的解决方法：不使用"结束调试"这个功能,让程序正常结束(就是放个可以退出的菜单或者按钮, 而不是使用Shift+F5的退出)。 终极解决方法：检查文件DM.dll版本，DM.dll在程序安装目录的“Common/MSDev98/Bin”-----------正确的版本是6.0.9782.0。 下载TLLOC.DLL版本：和 DM.DLL （程序解压后大小为28KB） 将下载的版本替换到程序安装目录“Common/MSDev98/Bin/TLLOC.dll” 这样VC6在windows 7 64位的系统调试时，就可以任意退出了。

数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法 Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类 Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法 Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法 Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法 GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法 IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法 LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法 LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法 RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法 SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法 SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法 StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法 StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法 其他经典DM算法 包名 目录名 算法名 Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法 Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法 Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法 Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法 Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法 Others DataMining_GA GA-遗传算法 Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法 Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类 Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法 Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法 Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法 Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法 18大经典DM算法 18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。 C4.5 C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。详细介绍链接 CART CART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接 KNN K最近邻算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。详细介绍链接 Naive Bayes 朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

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Java连接达梦数据库驱动dm_jdbc： dm_jdbc\com.dameng.floader.jar dm_jdbc\com.dameng.impexp.jar dm_jdbc\Dm7Dictionary.jar dm_jdbc\Dm7JdbcDriver14.jar dm_jdbc\Dm7JdbcDriver15.jar dm_jdbc\Dm7JdbcDriver16.jar dm_jdbc\Dm7JdbcDriver17.jar dm_jdbc\dmgeo_1.6.jar dm_jdbc\Hibernate Dialect&JDBC;.txt dm_jdbc\version.txt

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