介绍Clementine在数据挖掘中的应用

机器学习中关联规则挖掘算法，其中最有效和有影响的算法为Apriori， DHP 和PARTITION， FPGrowth。

十大数据挖掘算法--1103.pptx

数据挖掘实验报告 PAGE 4 实验二 分类挖掘算法ID3 一实验目的 1理解分类 2掌握分类挖掘算法ID3 3为改进ID3打下基础 二实验内容 1选定一个数据集可以参考教学中使用的数据集 2选择合适的实现环境和工具实现算法 ID3 3给出分类规则 三实验原理 决策树是一种最常见的分类算法它包含有很多不同的变种ID3算法是其中最简单的一种ID3算法中最主要的部分就是信息熵和信息增益的计算 信息熵

对Apriori、C4.5，CART，EM，K-means，KNN，pageRank等算法的实践

基于一种新的自动程序设计方法基因表达式程序设计（GEP），通过设计适应函数、初始化群体的优化、增加新的遗传算子以及采用演化策略中的（λ+u）淘汰策略等对原始GEP算法进行有效的改进，设计出一种新的数据挖掘算法。采用UCI机器学习知识库中的数据集对该算法进行了实验，并通过与C4.5及文献[3]的比较，检验了该算法的准确性。

面向大数据的聚类挖掘算法研究.pdf

面向车辆轨迹分析数据挖掘算法研究.pdf

频繁子图挖掘算法的研究与应用.pdf

高维海量数据集离群点挖掘算法研究及其应用.pdf