数据挖掘算法介绍.ppt
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数据挖掘算法.docx
分类Classification:分类是指将目标对象按照不同的标记进行分组,所有的标记都是已知的,这些对象往往都具有不同的特点。也就是说对于一个classifier,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子。理想情况下,一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类预测的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做HYPERLINK"http://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning"\t"_blank"super
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分类Classification:分类是指将目标对象按照不同的标记进行分组,所有的标记都是已知的,这些对象往往都具有不同的特点。也就是说对于一个classifier,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子。理想情况下,一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类预测的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做supervisedlearning(监督学习)。应用场景:银行贷款安全和风险、信用卡持卡用户进行分类KNN算法:K最邻近分类算法(K-NearestN
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实验报告实验课程名称:数据挖掘实验项目名称:Apriori算法理学院实验时间:2014年11月11日学生所在学院:理学院专业:统计学班级:姓名学号实验组实验时间指导教师成绩实验项目名称Apriori算法实验目的及要求:加强对Apriori算法的理解锻炼分析问题、解决问题以及动手能力编程实现Apriori算法实验(或算法)原理:Apriori算法是一种找频繁项目集的基本算法。其基本原理是逐层搜索的迭代:频繁K项Lk集用于搜索频繁(K+1)项集Lk+1,如此下去,直到不能找到维度更高的频繁项集为止。这种方法依