课程关联分类

课程关联分类与学生成绩预测研究

针对学生质量参差不齐的问题，提出了一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法。利用 Apriori 和 FP-growth 算法对课程进行关联分析，为学生提供有针对性的学业指导。同时，通过谱聚类算法进行课程分类，为高校教学改革和管理决策提供依据。实验结果表明，FP-growth 算法在虚警率和漏检率方面优于 Apriori 算法。

数据挖掘 3 2024-04-30

商品分类自关联

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

MySQL 7 2024-04-30

分类数量关联规则的处理方法

10.8.2 数量关联规则的分类 根据数值属性的处理方式进行分类 (1) 数值属性的静态离散化 (2) 数值属性的动态离散化 (3) 基于特定的技术进行数值属性的离散化

数据挖掘 0 2024-11-01

基于规则的数据集分类方法优化规则关联分类的创新应用

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。

数据挖掘 0 2024-08-22

MATLAB学习课件本课程与其他相关课程的关联

本课程探讨了MATLAB在应用数学和纯数学中的实际问题解决方法，重点在于通过机械化的算法获取问题的直接解，而非数值分析的存在性和数值求解。MATLAB语言提供了更有效的算法选择，包括变步长和自适应算法，能更全面地解决各类解析解求解问题。此外，课程还强调了MATLAB在后续相关课程中解决数学和计算问题的优势。

Matlab 0 2024-08-10

多种实体之间的关联分类——数据库oracle

多种实体之间的关联分类可以分为三类：一对一联系(1:1)、一对多联系(1:n)和多对多联系(m:n)。例如，若存在实体集E1，E2，…，En，并且对于实体集中的给定实体Ei(j ≠ i)，最多只与Ei中的一个实体相连接，则称Ei与其他实体集合之间的联系为一对多关系。多对多关系的例子包括“供应商、项目和零件”。

Oracle 1 2024-07-25

数据挖掘中分类属性与量化属性的关联规则分析

在数据挖掘中，分类属性与量化属性的关联规则分析是一项重要工作。分类属性（Categorical Attribute）和量化属性（Quantitative Attribute）的关联性研究，可以帮助揭示数据中的潜在模式和趋势，为决策提供支持。

数据挖掘 1 2024-07-18

关联规则和动态关联规则简介

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

数据挖掘 5 2024-04-30

传感器课程资源PPT: 按被测量的性质分类

3、按被测量的性质分类(1) 时域测量：测量被测量随时间的变化规律，如用示波器观察信号参数、动态电路和暂态过程。(2) 频域测量：获取待测量与频率之间的关系，如用频谱分析仪分析信号频谱、测量放大器的幅频特性。(3) 数据域测量：用逻辑分析仪等设备测量数字量或电路的逻辑状态。(4) 随机测量：对噪声信号进行动态测量和统计分析。

统计分析 5 2024-05-13

数据库课程设计中的垃圾分类系统.sql

在数据库课程设计中，可以考虑引入垃圾分类系统的实现，这将是一个有趣且实用的项目。设计过程中，需要综合考虑数据库语句的优化和毕业设计的要求。

MySQL 0 2024-08-26