数据挖掘中的DHP算法及其应用

Adaboost算法详解及其在数据挖掘中的应用

详细介绍了Adaboost算法作为数据挖掘领域中的重要分类算法之一，包括其起源、发展历程和应用实例。文章首先分析了该算法的主要训练过程及性能改进，最后展望了其未来发展方向。

数据挖掘 10 2024-07-18

DHP算法效率优势

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

算法与数据结构 15 2024-05-15

DHP算法效率优势

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

数据挖掘 9 2024-05-25

概念层次树数据挖掘算法及其应用

基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。

数据挖掘 7 2024-04-30

Java算法在数据挖掘中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，在信息技术领域扮演重要角色。Java作为跨平台性和强大库支持的编程语言，是实现数据挖掘算法的理想选择。深入探讨了数据挖掘的Java算法及其在高效数据分析中的应用。包括数据预处理，如数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以及分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机）、聚类算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类）、关联规则学习和回归算法。此外，还介绍了Java在文本挖掘中的应用，包括词干提取、词性标注、实体识别和情感分析等。

数据挖掘 9 2024-07-18

数据挖掘中的距离计算技术及其应用

在数据挖掘中，计算对象间距离的标准化处理至关重要。常见的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明科夫斯基距离等。这些方法帮助分析师有效地衡量数据点之间的差异和相似度。

数据挖掘 7 2024-07-16

数值归约技术及其在数据挖掘中的应用

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数据挖掘 11 2024-07-17

高校课程数据挖掘中Apriori算法的应用

高校课程数据挖掘中，Apriori算法被广泛应用于发现课程间的关联规则和模式，帮助学术界深入理解学生学习偏好和课程内容之间的关系。

数据挖掘 11 2024-07-15

数据挖掘技术及其在SPSS-Clementine中的应用

数据挖掘技术在SPSS-Clementine中的应用十分重要。用户可以根据需要选择导入各种类型的SAS文件，包括适用于Windows/OS2的SAS (.sd2)、适用于UNIX的SAS (.ssd)、SAS传输文件 (.tpt) 和SAS版本7/8/9 (.sas7bdat)。导入过程中，用户可以指定文件名或通过浏览文件位置来选择文件。此外，用户还可以从SAS数据文件中选择特定成员进行导入，并读取用户格式以确保数据的正确格式化。如果需要格式化文件，用户可以勾选相关选项来激活此功能。

数据挖掘 6 2024-07-23