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基于粗糙集理论的数据挖掘中关联规则的研究与应用
机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）
建模前的通用设置神经网络C5.0算法生成决策树C&RT基于树的分类预测Kohonen网络模型K-Means聚类分析TwoStep聚类分析异常模型Apriori模型GRI关联规则生成规则集模型序列节点模
10.1关联规则基本概念10.2关联规则算法原理10.3分层搜索经典算法-Apriori算法10.4并行挖掘算法10.5增量更新挖掘算法10.6多层关联规则挖掘10.7多维关联规则挖掘10.8约束性关
介绍了当前负关联规则算法，并在此基础上提出了相应的改进
聚类分析原理聚类分析常用算法分类划分聚类方法层次聚类方法基于密度的聚类方法基于网格的聚类方法基于模型的聚类方法高维数据的聚类方法模糊聚类FCM应用实例分析
数据挖掘基础与应用(SQLServer2008)pdf
数据挖掘基础与应用（SQLServer2008）教材中使用到的数据
机器学习与数据挖掘方法和应用machinelearninganddatamining:methodsandapplications.
为薛薇老师出版的《clementine数据挖掘方法与应用》的配套教材数据材料，包括相关章节的示例数据文件和可执行的数据流文件，数据文件为.sav,.xls,.txt格式，可分别通过Windows操作系
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