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Bpriori_0
- 在数据库中发现频繁模式和关联规则是数据挖掘领域的最基本、最重要的问题。大多数早期的研究采用了类似Apriori算法的产生候选级并测试迭代的途径代价是昂贵的，尤其是挖掘富模式和长模式时，Jiawei Han提出了一种新颖的数据结构FP_tree,及基于其上的FP_growth算法，主要用于有效的进行长模式与富模式的挖掘.本文在讨论了FP_growth算法的基础上，提出了用Visual C++实现该算法的方法，并编写了算法的程序。-found in the database model and th
Apriori源代码全部
- 该算法可以用vc实现Apriori算法的全部．请大家放心使用！-the algorithm can be used vc Apriori algorithm to achieve the full. Please rest assured use!
apriori
- 数据挖掘Apriori算法在VC下的实现
A
- （一）目的 1、实现经典数据挖掘算法Apriori 2、使用数据挖掘算法从数据集中发现知识 -realize the apriori
cc
- 数据挖掘关联规则APriori算法的C语言实现，只有支持度，不包含置信度。-Data Mining Association Rules APriori algorithm C-language implementation, only the degree of support does not contain a degree of confidence.
IGKA
- 遗传算法算法的C++实现，命令行界面，忘大家多多指教，-Apriori build by C++
Correlation-algorithm
- 基于vc6.0的apriori算法的实现。功能与描述。包含有数据库。-Based on the implementation of algorithm is apriori vc6.0. Function and described. Contains a database.
APriori
- 实现Apriori基本算法，能够计算置信度和支持度-Achieve basic algorithm Apriori，It can be calculated confidence and support
apriori
- Apriori算法的Matlab实现 可以自动生成关联规则，计算支持度、置信度-algorithm can automatically generate Matlab realization of association rules, computing support, confidence