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一个异常点是相当不同的或不符合一个数据集的其余部分数据。检测离群点是非常重要的许多应用中，并在最近引起了广泛关注 在数据挖掘研究界。在本文中，提出了一种方法检测发现异常数据的频繁模式（或频繁项目集
源码 数据挖掘-聚类-K-means算法Java实现
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。
K-Means算法流程
step1：选择K个点作为初始质心
step2：repeat
               将每个点指派到最近的质心，形成K个簇
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python数据分析入门学习书记，数据分析基础性资料
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ROSETTA C++库是一个C++类库和例程集合，支持基于可识别性的经验建模和数据挖掘。它由许多用于通用机器学习和粗糙集理论的例程组成。
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关联模式的Apriori的vc实现，对数据挖掘感兴趣的人一定很希望得到吧！