基于数据挖掘的临床用药关联发现方法研究

当前许多工程领域产生大量高速实时的流式数据，基于流式数据的关联规则挖掘应用广泛，与传统的静态数据相比，流式数据上关联分析面临极大的资源挑战。提出了流式数据上关联规则的形式化定义和基本挖掘算法，系统地回

datamining提供正负相关的数据关联原则

Web数据挖掘综述3篇分类数据挖掘综述及应用关联规则数据挖掘综述基于Web数据挖掘的综述离群数据挖掘综述流数据挖掘综述流数据挖掘综述时间序列数据挖掘综述数据挖掘综述6篇物流管理数据挖掘综述医学数据挖掘

基于MATLAB的关联规则空间数据挖掘探讨,郑新奇,赵璐,空间数据挖掘的方法很多,怎样能快速对空间数据进行操作,是一个值的探讨的问题。Matlab有万能的演算纸之称。借助其强大的矩阵计算

针对不等长序列数据的关联问题, 提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法. 以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度, 利用这组相似度形成最优权重, 加权得到不等长序列的相

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，但随着数据的快速增长，传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求，需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算

针对关联规则挖掘问题，给出一种基于文化免疫克隆算法的关联规则挖掘方法，该方法将免疫克隆算法嵌入到文化算法的框架中，采用双层进化机制，利用免疫克隆算法的智能搜索能力和文化算法信念空间形成的公共认知信念的

为了解决数据挖掘在大数据中存在的问题,文中对大数据下的数据挖掘引擎进行了研究,以Spark作为核心引擎,并在Spark的内存计算算子的基础上,实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算,使得传统的数据挖掘算

这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集，数据量在10万左右，适用于关联规则分析。

大家觉得不错的话,可以给博客点个赞 数据挖掘之关联分析-数据集 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系,而关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。