数据挖掘算法:文件夹中包括apriori源代码,聚类算法的描述,供数据挖掘算法有兴趣的人学习
聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用提出了一种新颖的聚类算法:一种基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP,在密度定义的基础上 ,考察核心点之间的距离关系 ,定义相含、相交、相离这 3
基于遗传算法的聚类挖掘研究,大家可以参考一下啊
如题,一个比较简单的数据挖掘算法MFC实现。
本文针对国内中小型电子商务网站服务器数据较少的特点以及数据的物理意义,采用了一种将数据导入Excel数据库并利用连环聚类的方法来处理Web数据的方法,为中小型电子商务网站的决策分析提供了一种较为简单的
论文《数据挖掘中聚类算法比较研究》 ,和大家分享~~~
作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术,Web挖掘正悄然兴起,倍受关注.目前,Web挖掘的研究正处于发展阶段,尚无统一的结论,需要国内外学者在理论上开展更多的讨论.同时,We
Peking University text mining technology courseware
提出了一种新的动态模糊自组织神经网络模型(TGFCM),并将其用于文本聚类中。针对传统模糊自组织神经网络需要预先确定聚类数的问题,TGFCM采用了可自动确定聚类数的动态自组织神经网络(TGSOM)的结
基于文本内容的自动文本聚类,崔再续,郭训力,随着国际互联网和企业内部互联网的飞速发展,各种电子文本数据的数量急剧增加,如何快速有效地获取、管理和使用这些文本数据,已
