数据挖掘常用算法

本资源提供了丰富的Java算法实现以及常见数据挖掘算法的讲解与代码示例。 内容概要： Java常用算法： 包含近百种常用算法的Java源代码实现，涵盖了各种数据结构和算法问题。 数据挖掘算法： 提供了多种常用数据挖掘算法的详细教学材料和配套源代码，例如： 神经网络算法 K-Means动态聚类算法 其他聚类算法 通过本资源，您将获得从理论到实践的全面指导，助您快速掌握数据挖掘的核心技术。

该资源收录了多种聚类算法，部分内容取自Michael Steinbach的《数据挖掘导论》。这些算法是通过网络获取的，包括但不限于k均值聚类和层次聚类等。

本研究探讨了几种常见数据挖掘算法，并深入比较了它们的性能和适用场景。研究内容涵盖算法原理、实现方法以及在实际数据集上的应用。通过实验结果分析，揭示了不同算法在效率、准确率等方面的优劣，为数据挖掘技术的实际应用提供参考。

本项目汇集了我的数据挖掘研究成果。其中包括经典的事务挖掘算法 Apriori 和 FP-Growth。此外，还涵盖了共置模式挖掘算法，这是我研究生学习的重点领域。

数据挖掘通过从大量数据中提取模式来揭示隐藏的知识，这些模式有效、新颖、有用、可靠且可理解。

排序算法 冒泡排序 选择排序 快速排序 归并排序 堆排序 搜索算法 线性查找 二分查找 哈希查找 树形查找 图形查找 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图

在数据洪流中，精准高效地分析数据至关重要。常用算法如同利刃，助你披荆斩棘，洞悉数据背后的奥秘。 分类算法: 准确识别数据类别，例如区分垃圾邮件和正常邮件。 聚类算法: 将相似数据归类，例如根据用户行为进行群体划分。 预测算法: 基于历史数据，预测未来趋势，例如预测商品销量。 关联规则分析: 揭示数据间的关联关系，例如发现经常一起购买的商品组合。 这些算法如同数据世界的魔法师，赋予数据以生命，让你从海量信息中提炼出价值，做出明智决策。

数据样本距离计算方法 在数据分析中，经常需要计算样本之间的距离，常用的距离算法包括： 1. 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance) 闵可夫斯基距离是一种通用的距离度量方法，可以用于计算数值型特征向量之间的距离。其公式如下： $$d_{ij} = left(sum_{k=1}^n |x_{ik} - x_{jk}|^pright)^{1/p}$$ 其中，$x_{ik}$ 和 $x_{jk}$ 分别表示第 $i$ 个和第 $j$ 个样本的第 $k$ 个特征值，$n$ 表示特征数量，$p$ 是一个可调参数。 2. 欧几里得距离 (Euclidean Distance) 欧几里得距离是闵可夫斯基距离的一种特例，当 $p=2$ 时，闵可夫斯基距离即为欧几里得距离，其公式如下： $$d_{ij} = sqrt{sum_{k=1}^n (x_{ik} - x_{jk})^2}$$ 欧几里得距离是最常用的距离度量方法之一，它可以直观地反映样本之间的距离。 3. 其他距离度量方法 除了闵可夫斯基距离和欧几里得距离之外，还有许多其他的距离度量方法，例如曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等。选择合适的距离度量方法取决于具体的应用场景和数据特征。

常用数据挖掘算法 聚类分析 (细分) - 无因变量 人口统计学细分 神经网络细分 (Kohonen Map) 应用案例: 识别客户数据库中的共同特征。 预测/分类建模 - 有因变量 非线性回归 决策树 神经网络 径向基函数 应用案例: 预测 IBM 股票明日价格。