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《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第8章 关联分析与关联规则 评分:

关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系,而这种关系并没有在数据中直接表示出来。 8.1.1 常用关联规则算法 常用关联算法如所表8 1所示。
2018-06-30 上传大小:655KB
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RapidMiner数据分析挖掘实战

关于RapidMiner实战的一个教程,有关于算子的用法,已经多种数据挖掘算法的分析,介绍,详解,以及相关的rapidMiner实战,非常实用

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RapidMiner数据分析挖掘实战_中文版.rar

RapidMiner数据分析与挖掘实战_中文版

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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-关联规则算法

10.1 关联规则基本概念 10.2 关联规则算法原理 10.3 分层搜索经典算法-Apriori算法 10.4 并行挖掘算法 10.5 增量更新挖掘算法 10.6 多层关联规则挖掘 10.7 多维关联规则挖掘 10.8 约束性关联规则挖掘 10.9 数量关联规则挖掘 10.10 负关联规则挖掘算法 10.11 加权关联规则挖掘算法 10.12 应用实例分析 10.13 小结

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RapidMiner数据分析挖掘实战原版+翻译

RapidMiner数据分析与挖掘实战 ,本想设置0分共享,无奈最低资源分就事2分。原谅我无法让你无积分下载。

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RapidMiner7数据分析挖掘实战 教程

《RapidMiner数据分析与挖掘实战》,最新RapidMiner7,市面上唯一中文版RapidMiner教程,带RapidMiner7算子手册_中文部分翻译,RapidMiner快速上手必读。

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数据挖掘关联规则分析数据集

这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集,数据量在10万左右,适用于关联规则分析。

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matlab数据分析挖掘实战第6-8章源码

主要描述matlab数据分析与挖掘实战张良均版第6-8章数据及源码

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《Rapidminer数据分析挖掘实战(中文版)》第3张 设计分析流程

第3章 设计分析流程 在上一个章节,我们熟悉了RapidMiner Studio图形用户界面的基本组成部分,例如透视图及视图,并讨论了RapidMiner Studio的设计透视图的最重要的一些方面。现在为了定义和执行一个原始的简单的分析流程,我们需要使用新的功能。您很快会发现RapidMiner的这项功能是多么的使用,您不需要在每次修改了流程以后都要执行一下新流程以确定修改后的效果。但是,这项功能可不仅仅只有这些好处。

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导入Excel数据,并进行关联规则分析

对其Excel数据进行关联规则分析之前需要对数据进行预处理:将表头去掉,并保存你所需要的数据,导入你所需要分析的Excel地址和‘Sheet1’,所得出的数据,即是你所需要的结果。

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apriori关联分析matlab实现

经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。

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RapidMiner7数据挖掘实战csv数据包

《RapidMiner7数据挖掘与实战》中案例里使用的csv数据,包含了所有案例的数据,可以直接把csv数据导入RapidMiner使用

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第9章 K-Means 聚类、辨别分析

与分类不同,聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分的原则是组内样本最小化而组间(外部)距离最大化,如图9 1所示。

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MATLAB数据分析挖掘实战 pdf

本书共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇(第6~15章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇(第16章),介绍了基于MAT

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rapidminer最新版用户手册

rapidminer最新版用户手册,详尽描述,english

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多维关联规则挖掘算法

一种适应关系型数据库的多维关联规则挖掘的算法。

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RapidMiner数据挖掘实例与商业分析

是一本与Rapid Miner相关的书籍,供大家下载学习。利用RapidMiner进行数据分析。

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预测分析与数据挖掘-rapidminer版, English

Deakin University Master of Information Systems 迪肯大学,信息系统, 本书为基于RapidMiner 的预测分析讲解,结合RapidMiner 为使用者在理解预测分析等相关问题上提供了较为清晰的解释,推荐给rapid Miner的学习者,本书为英文

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详解python实现FP-TREE进行关联规则挖掘

详解python实现FP-TREE进行关联规则挖掘 python3.2实现,可以生成每一步fp树的图片(需要安装PIL)

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简单关联规则对成人数据集分类

从UCI数据网站中选择成人数据库(adult),数据是从美国人口普查局数据库中提取的。这里选取一年的收入大于50k的成人数据,选取8个属性变量分别为工作环境、教育、婚姻状况、职业、关系、种族和性别,均为类别变量,如职业可为[Tech-support,Craft-repair,Other-service,Sales,Exec-managerial, Prof-specialty, Handlers-cleaners, Machine-op-inspct, Adm-clerical,Farming-fishing,Transport-moving,Priv-house-serv,Protectiv

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《RapidMiner数据分析挖掘实战》第10章 线性回归与逻辑回归

回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具,在工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域应用十分广泛。从19世纪初高斯提出最小二乘估计算起,回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法,按照研究方法划分,回归分析研究的范围大致如下:

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