随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。分类算法通过对已知类别训
2021-02-26 20:04:02
464KB
1
R语言分类(SVM KNN LDA等)与回归代码+原始数据+分析报告，数据挖掘大作业。
2019-12-21 22:21:57
3.01MB
1
算法有关联算法Apriori，分类算法BP、adboost，KNN，聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans，回归有线性回归，里面程序代码有自带样例，下载相应包即可运行
2019-12-21 20:04:32
337KB
1