数据挖掘实验的算法编程部分，主要探讨了常用的数据挖掘算法和编程实现方法。其中详细介绍了分类算法和聚类算法，同时给出了算法的Python实现代码和示例数据。此外，还介绍了特征选择和降维等相关概念和实现方法。本文适合对数据挖掘感兴趣的人学习参考。
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关联算法数据挖掘
《R的极客理想——高级开发篇》则以R语言的高级编程为主，辅以跨界知识的综合运用。书中首先阐释如何用R语言实现数学、统计计算以及模型建立，应用包括协同过滤算法、基于矩阵的PageRank算法、遗传算法和
数据挖掘关联规则之Apriori算法实验报告数据挖掘
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A Survey of Classic Algorithms for Data Mining
SQLServer数据挖掘：插件算法
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对FP、ID3、贝叶斯算法用同一数据进行了分析
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