摘要：
第三章、分类 1.分类（相当于构建一个分类器） 1.1 分类的基本介绍： 给定一个预定义的类标签集合，分类的任务是使用分类器的训练模型，为输入数据集的每个数据对象分配一个标签。通常，输入可能是离散值，也可能是连续值，但输出是离散二进制值或者名义数值等。分类算法通常描述为学习模型或函数。 f（x，y） 阅读全文
posted @ 2019-09-24 23:44
Nelson_software
阅读(782)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
第二章、频繁模式、关联规则和相关规则挖掘 关联规则挖掘算法可以从多种数据类型中发现频繁项集，包括数值数据和分类数据，基础算法有Apriori算法和FP-Growth算法。 1.关联模式和关联规则 1.1 模式和模式发现（频繁模式可以有以下几种形式） 1.1.1频繁项集 项集：项集就是项的集合，例如： 阅读全文
posted @ 2019-09-24 18:32
Nelson_software
阅读(1369)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
写在前面：此系列文章以《R语言数据挖掘》为主线，记录自己学习数据挖掘和算法的过程。 还引用了大量前辈的博客总结，先谢过。 第一章、预备知识 1.大数据 2.数据源 3.数据挖掘 数据挖掘算法与数据结构算法对比： https://www.cnblogs.com/Alear/p/10840230.htm 阅读全文
posted @ 2019-09-24 11:37
Nelson_software
阅读(228)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号