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基于人工智能的电商大数据分类与挖掘算法.zip
基于人工智能的电商大数据分类与挖掘算法.zip
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基于人工智能的电商大数据分类与挖掘算法
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基于蚁群算法的分类规则挖掘 (2008年)
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基于不等长序列相似度挖掘的数据关联算法
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针对不等长序列数据的关联问题, 提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法. 以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度, 利用这组相似度形成最优权重, 加权得到不等长序列的相似度, 并根据相似度大小对序列数据进行关联判决, 以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题. 仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性, 并对序列长度和量测误差等因素对相似度
基于Apriori算法的分类挖掘 (2007年)
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分类和关联规则是数据挖掘领域中最流行的两种技术。文章在分析Apriori关联规则算法的原理的基础上,对分类与Apriori两种技术的不同特点进行了比较。根据不同点将Apricri算法作为核心技术引入到分类挖掘中,给出一个新的分类算法,从实例的结果可以知道该算法的正确性和有效性,尤其是它能够很容易的处理带有缺省属性值的记录。
一种基于GEP的分类规则挖掘算法 (2007年)
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基于一种新的自动程序设计方法基因表达式程序设计(GEP),通过设计适应函数、初始化群体的优化、增加新的遗传算子以及采用演化策略中的(λ+u)淘汰策略等对原始GEP算法进行有效的改进,设计出一种新的数据挖掘算法。采用UCI机器学习知识库中的数据集对该算法进行了实验,并通过与C4.5及文献[3]的比较,检验了该算法的准确性。
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