数据挖掘理论及算法合集

数据挖掘的算法合集，内容挺全的，PDF 格式方便随时翻。分类、聚类、关联规则这些经典的都有，连主成分、XGBoost、GAN 也覆盖了。讲得不算深，但胜在全面，适合打基础也适合查漏补缺。里面还讲了不少数据预和模型优化的技巧，看完对建模流程会更有感觉。

Java 的挖掘算法实现挺全的，封装得也比较清晰，适合需要快速上手的场景。你要是搞、搞推荐系统，这类资源能省不少时间。 Java 数据挖掘算法实现的资源里，像决策树、K-Means 这些常见算法都有，代码结构还算清爽，适合直接拿来改。URL 我放这了，点这里看看。 Java 常用算法与数据挖掘算法实现这个更全面，除了挖掘算法，还带了点常规算法。有些逻辑写得挺直白，像你需要写个分类器或者跑个聚类，拷过来改改就能用。链接在这，有空可以翻翻。 两个资源都有源码，改起来不费劲。你要是在写后台数据、推荐模块或者要跑个数据逻辑，可以从这入手。嗯，注意一下 JDK 版本，有些旧代码跑在新环境下得调一调。 如

数据挖掘算法的合集资源还挺难找的，尤其是带源码和文档的那种。这份叫DataMining20070102的压缩包就蛮实用，主要聚焦在四个经典算法上：关联规则、K-均值聚类、模糊聚类和K-中心点聚类，都是老少咸宜的“硬菜”。用过Apriori的你肯定知道，挖掘“买了 A 也会买 B”这种规律适合搞促销和推荐系统，里面有完整的逻辑，support和confidence的计算方式也说得清楚，嗯，挺适合初学者。K-均值聚类部分，写得比较细，尤其是怎么选K值，有提到肘部法则这些常用技巧。你要是数据量大点，它的速度还是蛮可观的。源码部分用的也是MATLAB，跑起来挺顺。说到模糊聚类，多人一开始搞不懂为啥一个

推荐一本详尽介绍数据挖掘理论和算法的书籍，帮助读者深入了解这一领域的核心概念和技术。书中涵盖了数据挖掘的基本原理、常用算法以及实际应用场景，适合对数据科学感兴趣的学习者和从业者。

一系列关于数据挖掘的介绍: CH1--数据挖掘（导论）.ppt CH2--数据挖掘和商业智能的相关术语.ppt CH3--BI简介.ppt CH4--BI的不同实现方式和数据仓库.ppt CH5--数据挖掘（过程）.ppt CH6--挖掘关联规则.ppt CH7--分类和预测.ppt CH8--聚类.ppt

数据挖掘算法的代码集合，真的是个宝藏。分类、聚类、关联、图挖掘、序列模式通通都有，像Apriori、KMeans、PageRank这些经典的都有代码实现，写得挺清楚的。 每种算法都有对应的包名和目录结构，而且大部分还带了调用方法。比如你想试下KNN，直接看对应的Client类就能跑起来，输入格式也都有规范示例，挺省事。 算法分得也比较细：分类（Classification）、聚类（Clustering）、序列模式（SequentialPatterns）、统计学习（StatisticalLearning）等，连粗糙集和图挖掘都有照顾到，像gSpan和RoughSets，这类在平时项目中不常见但研

模糊数据挖掘里头的 Fuzzy SVM 算法，真挺有意思的。它不是那种一板一眼的传统模型，而是考虑到了现实场景中常见的“不确定性”，像用户满意度那种模棱两可的，它都能应对得还不错。 Fuzzy 支持向量机的思路，是给每个训练样本加个“模糊度”，你可以简单理解为：这个点到底有多靠谱。靠谱就让它影响决策边界多点，不靠谱就轻点带过。嗯，逻辑上挺顺的，复杂数据的时候，效果还蛮稳定的。 你要是熟过普通的支持向量机（SVM），会发现这玩意儿就是在经典 SVM 的基础上做了个小升级。原本 SVM 就挺能打，尤其对小样本分类问题。现在加上模糊信息的适配，适用场景直接拓宽一大截。 算法构建上，核心是个模糊机会约

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。