Mining_Massive_Datasets_Algorithms

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

数据挖掘 4 2024-10-31

数据仓库模型设计及数据挖掘应用

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

数据挖掘 4 2024-10-31

Inductive Learning Hypothesis in Decision Tree Algorithms

归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值，因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息，只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。（Function Approximation）。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题（4）第6章决策树

数据挖掘 5 2024-10-31

Data Warehouse Fundamentals Explained

Data Warehouse Fundamentals 1. Overview and Concepts Data Warehouse is a database system designed for storing historical data to support business decision-making. It collects data from various source systems and integrates it into a unified format through processes such as Extract, Transform, Load (

数据挖掘 9 2024-10-31

R_In_Nutshell

R in a Nutshell 一、简介与概述 《R in a Nutshell》作为一本经典的R语言教程，由Joseph Adler撰写，并于2012年出版了第二版。本书详细介绍了R语言的基础知识、高级特性以及在数据挖掘、机器学习和统计分析中的应用。R是一种广泛使用的开源编程语言，特别适用于数据分析、统计建模和图形表示。本书不仅适合初学者快速入门，也适合有一定基础的数据科学家和统计学家进一步提升技能。 二、获取与安装R R版本 R语言定期发布新版本，每个版本都会包含新功能和改进。用户可以从官方网站下载最新稳定版本或特定版本。 获取与安装交互式R二进制 Windows: 用户可以通过

数据挖掘 5 2024-10-31

Data Mining Understanding FP-Tree

数据挖掘中的FP树原理与应用 一、引言 在大数据处理与分析领域，数据挖掘技术扮演着至关重要的角色。其中，频繁模式挖掘是数据挖掘中的一个核心问题，它找出数据库中出现频率高于某个阈值的项集。FP树（Frequent Pattern tree）作为一种高效的数据结构，被广泛应用于频繁模式挖掘中。将围绕“数据挖掘FP树”的主题，深入探讨其基本概念、构建过程以及应用场景，并结合给定的部分内容进行具体分析。 二、FP树的基本概念 FP树是一种压缩且便于挖掘频繁模式的数据结构。通过这种结构可以有效地减少数据扫描次数，从而提高挖掘效率。在构建FP树的过程中，需要定义一个最小支持度计数（min_sup_coun

数据挖掘 7 2024-10-31

SAS编程与数据挖掘商业案例解析

《SAS编程与数据挖掘商业案例》是一本深入探讨SAS编程技术和数据挖掘应用的专著，作者为姚志勇。书中系统介绍了SAS的基础知识，如数据步、过程步的使用、变量的定义、数据处理技巧等，适合初学者和有经验的用户。通过实际商业案例，读者可以学习数据清洗、建模和模型评估等内容，提升分析能力。压缩包内包含PDF版和相关资源链接，便于进一步学习与应用。

数据挖掘 4 2024-10-31

Heuristic Method for Efficient Clustering of Uncertain Objects

针对不确定对象的有效和高效聚类的启发式方法在数据挖掘领域，聚类分析是核心技术之一。它通过分析数据对象的属性，将具有相似属性的对象分成同一类群。然而，在现实世界的数据中，对象的位置往往存在不确定性，可以通过概率密度函数（pdf）来描述。探讨的是不确定对象的聚类问题，这些对象的位置具有不确定性。现有的剪枝算法存在一个新性能瓶颈，导致每次迭代时为每个不确定对象分配候选簇的开销。为此，提出了新的启发式方法来识别边界案例的对象，并将它们重新分配到更好的簇中。文中提到的关键技术是UK-means算法，其在传统的K-means算法基础上扩展，能够处理不确定对象的聚类问题。如果考虑平方欧几里得距离，UK-me

数据挖掘 5 2024-10-31

再次扫描D计数与L数据挖掘技术应用

在再次扫描D的过程中，对每个候选项进行计数，最终得出L2：项集支持度计数如下： ｛I1，I2｝ 4 ｛I1，I3｝ 4 ｛I1，I5｝ 2 ｛I2，I3｝ 4 ｛I2，I4｝ 2 ｛I2，I5｝ 2 以上计数结果有助于后续的数据挖掘分析。

数据挖掘 8 2024-10-31

常用数据结构在聚类分析中的应用

在聚类分析中，常用的数据结构包括数据矩阵和差别矩阵。数据矩阵用于存储样本的特征信息，而差别矩阵则用来表示样本间的相似性或距离。这两种结构在聚类算法中起着关键作用，帮助实现有效的数据分组与分析。

数据挖掘 5 2024-10-31