为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷，提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法，实现了减少执行时间以及计算量的目的。实际应用表明，改进后的Apriori算法具有操作简便、测试准确的特点，达到了提高数据挖掘效率和准确性的要求。
上传时间： 2013-10-22
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神经网络在数据挖掘领域中的应用
上传时间： 2014-01-11
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数据挖掘中的关联规则发现算法
上传时间： 2015-01-24
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数据挖掘相关算法
上传时间： 2015-01-28
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数据仓库与数据挖掘综述 概念、体系结构、趋势、应用 PPT讲座
上传时间： 2013-12-20
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一个关于数据挖掘的决策树算法
上传时间： 2014-03-11
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一个用Apriori算法实现的数据挖掘关联规则程序
上传时间： 2015-03-02
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:<<数据挖掘--实用机器学习技术及java实现>>一书的配套源程序，结合数据挖掘和机器学习的知识,以java语言实现了具有代表性的各类数据挖掘方法.例如:classifier中的ZeroR.OneR.NaiveBayes.DecisionTable.IBK.C45,还有聚类,数据预处理等
上传时间： 2014-01-14
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入侵检测中的数据挖掘方法研究.pdf
上传时间： 2013-12-19
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不错的数据挖掘教程。用超星阅读起观看。
上传时间： 2013-12-17
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