数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它利用各种算法和统计技术来发现模式、进行预测和决策。在这个“数据挖掘Java语言实现源码及报告”中，我们可以深入理解如何利用Java编程语言来实现数据挖掘任务。Java作为一种广泛使用的编程语言，具有跨平台性、高效性和丰富的库支持，使得它在大数据处理和数据挖掘领域大放异彩。 1. **Java数据挖掘框架**：Java提供了许多数据挖掘框架，如Weka、ELKI和Apache Mahout，这些框架为开发者提供了预处理、分类、聚类和关联规则挖掘等功能。源码可能基于其中一个或多个框架，让读者能了解如何将这些框架应用到实际项目中。 2. **Maven项目工程**：Maven是一个项目管理和综合工具，用于构建、依赖管理和项目信息管理。在Java项目中，Maven通过定义项目的结构和依赖关系，简化了构建过程。了解如何配置和管理Maven项目对于开发者来说至关重要。 3. **k-means聚类算法**：k-means是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个互不重叠的类别。在Java中实现k-means，涉及计算欧氏距离、初始化质心、迭代调整等步骤。通过阅读源码，可以学习到算法的细节和优化策略。 4. **数据预处理**：数据挖掘前通常需要对原始数据进行清洗、转换和规范化等预处理工作。这部分可能包括处理缺失值、异常值检测、特征选择和标准化等。源码中可能会展示这些操作的Java实现。 5. **实验报告**：29页的Word格式实验报告通常会包含项目背景、目标、方法、结果分析和结论等内容。读者可以通过报告了解整个项目的设计思路，以及k-means算法在具体问题上的表现和效果。 6. **软件/插件开发**：在Java环境下，源码可能还涉及到数据可视化工具的集成，如JFreeChart或JasperReports，用于生成图表和报告，帮助用户更好地理解和解释挖掘结果。 7. **范文/模板/素材**：这个资源可能作为一个学习模板，帮助初学者快速入门数据挖掘项目，理解Java代码组织和数据挖掘流程。同时，它也可以作为其他项目的基础，通过修改和扩展以适应不同的数据挖掘需求。 这个压缩包提供了一个完整的数据挖掘实践案例，涵盖了从数据预处理到结果分析的全过程，通过阅读源码和报告，无论是对Java编程、数据挖掘算法还是项目实施，都能获得宝贵的学习经验。

数据挖掘：基于朴素贝叶斯定理的文本分类实践（Java）

包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等 http://rsproject.mimuw.edu.pl/ 不可用于商业目的

包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等，适合学术研究，短评论意见挖掘，文本分类等。

数据分析，数据挖掘，ETL处理工程师等。

java实现Apriori算法，原始数据集存储在dataset.txt文件中

数据挖掘ID3算法（JAVA实现），在许多网上的例子上进行了一部分修改以及加上了更多的注释，希望可以给小白们带来帮助

决策树生成算法的Java实现，可能还有一些BUG，没有做仔细校验与测试，完成主要功能。决策树具体详解移步:http://blog.csdn.net/adiaixin123456/article/details/50573849 项目的目录结构分为四个文件夹algorithm，common，data，test (1)algorithm为算法，包括DecisionTree(决策树生成算法)、IAttrSelector(最佳分裂点属性选择算法接口)、BaseAttrSelector(基础的属性选择算法实现) (2)common为公用类，只包含了表示多叉树的类TreeNode (3)data为数据,包含了BaseRecord(基础记录，这里只有一个属性，就是要分类的属性Boolean的，其他数据库实体都应该继承该类) HummanAttrRecord(描述用户的属性类，包括收入、年龄、是否为学生、信用评级)、 EmAgeLevel(年龄枚举类)、EmCreditRate(信用枚举类)、EmIncome(收入枚举类)。 (4)test为测试类