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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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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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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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