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计算机的数据挖掘领域聚类分析方面的算法介绍-computer data mining cluster analysis algorithm introduced
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数据挖掘领域中聚类分析的相关的PPT以及一个聚类算法介绍-field of data mining cluster analysis of the PPT, and a clustering algorithm introduced
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该文件是一组数据挖掘领域中，聚类分析的有关算法。-the document is a group of data mining areas, cluster analysis of the algorithm.
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基于划分的聚类分析算法k-means,主要用于数据挖掘领域.-Partition - based cluster analysis algorithm k-means, used mainly for data mining areas.
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数据挖掘中经常用于增量挖掘的算法BRICH，设计与实现，免费下载-Frequently used data mining algorithm for incremental mining BRICH, design and implementation, free download
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Restricted Neighborhood Search Cluster Algorithm, data mining ,聚类分析-Restricted Neighborhood Search Cluster Algorithm, data mining, clustering analysis
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DMAS tools
包含以下几个模组
资料描述模组：负责连结各种不同的资料来源
资料前置处理模组：提供资料前置处理应用程式介面
资料集模组：负责撷取训练资料集
关连法则探勘模组：提供关连法则探勘
分类模型探勘模组：提供分类模型探勘
群集分析模组：提供群集分析
样式集模组：存放探勘出的样式或模型
展示模组：提供浏览样式集-DMAS tools include the following information describes the module modu
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一个相对很完善的数据挖掘系统（少部分功能欠缺），不仅包括了按类Association（内含Apriori，C4.5，GrowTree）,Classification(ID3),Cluster划分常用的算法及个人优化后的算法。同时包含了多种数据源（MS Access，Excel，SQL Server，TEXT）的界面直接连接方式。界面方面更像一个专业的系统，采用了类VC浮动多框架界面，也可以作为界面编程的参考。这个工程的分数和其他小工具的分数一样，感觉亏大了:)-A relatively well
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数据挖掘10大算法 Top 10 Algorithms in Data Mining (ICDM06 Panel)-Top 10 Algorithms in Data Mining (ICDM06 Panel)
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This package contains a MATLAB implementation of the cluster
visualization tool CLUSION as described in
A. Strehl and J. Ghosh, "Relationship-based Clustering and
Visualization for High-dimensional Data Mining", Special
Issue on Mining Web
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《集体智慧编程》(programming collective intelligence building smart web 2.0 applications)以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数
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kmeans 聚类算法，主要用来对一堆数据形成他们的码本-k-means clustering is a method of vector quantization originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which ea
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数据挖据的聚类代码值得你去一看 不看你就会后悔的 我擦有没有20-According to data mining clustering code worth a Kan Bukan you go you' ll regret it, I rub there 20
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实现数据挖掘中的Kmean算法，先确定其中心店，然后再进行计算每个数据点离簇中心的距离，选择其最小的，然后进行迭代-Kmean data mining algorithms to determine its center shop, and then to calculate the distance of each data point the center of the cluster, its minimum, and then iterate
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wine数据集，用于聚类分析，关联分析，文本挖掘-wine data set for cluster analysis, correlation analysis, text mining
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