介绍Clementine在数据挖掘中的应用

十大数据挖掘算法--1103.pptx

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

面向车辆轨迹分析数据挖掘算法研究.pdf

应用数据挖掘算法研究多发性硬化症基因表达谱.pdf

为了提高大数据环境下的数据挖掘速度，对分布式计算构架Hadoop进行分析与研究，提出一种基于Hadoop平台的大数据关联规则挖掘算法MRPrePost。该算法在PrePost算法基础上改进而来，采用Hadoop平台降低分布式编程的难度且易于管理，通过一种自底向上的深度优化策略改进PrePost算法，降低内存开销，同时采用负载均衡的分组策略，来提高并行算法的性能，最终试验表明，该算法运行速度快，适应大数据关联规则挖掘。

随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的廉价计算机提供并行计算与存储服务。本文主要深入研究了Hadoop平台下的HDFS分布式文件系统,并行编程模型MapReduce,分布式列型存储数据库HBase。 二、对聚类分析进行研究。聚类分析是数据挖掘中应用极为广泛的一类,本文主要研究了聚类分析的起源、定义和样本相似距离,并详细介绍了聚类分析的常用方法。 三、基于Hadoop平台,设计并实现了数据挖掘系统,.,系统封装了底层的Hadoop系统接口,提供了本文介绍的几种聚类算法服务。系统自顶向下的逻辑层次分别为用户层、服务引擎层、挖掘引擎层、底层Hadoop驱动层。 四、研究分析了K-Means和PAM聚类算法

数据挖掘十大算法思维导图：（1）聚类：k-Means；(2)分类：C4.5、kNN、Naive Bayes、CART；(3) Bagging and Boosting：AdaBoost；(4) 统计学习：SVM、EM；(5)链接挖掘：PageRank；（6）关联分析：Apriori。

隐私保护数据挖掘算法综述.docx

Apriori算法-数据挖掘课设，频繁项目集挖掘+关联规则挖掘全解,代码+课设报告+答辩ppt