FPTREE构造以及挖掘算法

资源包含了大数据挖掘经典算法，譬如Apriori，KNN，神经网络算法等

本文首先介绍了数据分类的相关概念，分析了数据挖掘中的几种分类技术: 决策树分类、贝叶斯分类、神经网络分类、支持向量机分类，对其中最常用的 决策树分类算法进行了深入地研究。决策树是分类应用中采用最广泛的

这个是算法的图片，加上一个自己总结的一些东西，大家看看可以吗。

数据仓库与数据挖掘课程作业FP树算法。很简单的代码容易修改。

1.1数据挖掘/知识发现（1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。（2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabases）或知识发现，

最新版本的Weka包含的挖掘算法，比如说FP-Ttree算法

自己用Python实现的apriori算法，包括频繁项挖掘和强关联规则分析。Python3可直接运行。所需模块numpy、os

频繁序列挖掘算法，基于最大频繁序列模式的聚类算法及其在基因拼接中的应用。。该文章提出并实现一种基于频繁序列的新词挖掘算法，能够正确提取出中文文本中的新词，从而及时更新维护词库，使文本分类更为准确。

贝叶斯决策方法的研究，概述，举例应用，比较浅显，易懂，适合初学者，

Data mining algorithm knowledge package