1FP树

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    基于原型的聚类 模糊c均值使用模糊逻辑和模糊集合论的概念,提出一种聚类方案,它很像K均值,但是不需要硬性地将对象分派到一个簇中.模糊c均值算法有时也称为FCM 混合模型聚类采取这样的访谈,簇集合可以用 ...

  2. <数据挖掘导论>读书笔记9聚类分析

    1. 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组. 其目标是组内的对象相互之间是相似的或者相关的,而不同组中的对象是不同的或者不相关的. 2.聚类分析的重要技术 K均值:K均值 ...

  3. <数据挖掘导论>读书笔记5关联分析的基本概念和算法

    关联规则的强度可以用support度和confidence(置信)度来度量 关联规则发现  给定事务的集合T,关联规则发现是指找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则, ...

  4. <数据挖掘导论>读书笔记3--分类

    1.分类的基本概念 分类任务就是通过学习得到一个目标函数f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y 目标函数也称为分类模型. 2. 解决分类问题的一般方法: 决策树分类法 基于规则的分类法 神经网 ...

  5. <数据挖掘导论>读书笔记11异常检测

    异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象.通常,异常对象被称作离群点(Outlier). 异常检测也称偏差检测(Deviation detection),因为异常对象的属性值明显偏离期望的或者常 ...

  6. <数据挖掘导论>读书笔记7 Apriori算法

    Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.其核心是基于两阶段频集思想的递推算法.该关联规则在分类上属于单维.单层.布尔关联规则.在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项 ...

  7. <数据挖掘导论>读书笔记4--其他分类技术

    1.基于规则的分类器 2.最近邻分类器 3.贝叶斯分类器 4.人工神经网络 5.支持向量机 6.组合方法 7.不平衡类问题 8.多类问题

  8. <数据挖掘导论>读书笔记6关联分析的高级概念

    处理联系属性: 基于离散化的方法 基于统计学的方法 非离散化方法 处理概念分层 定义在一个特定领域的各种实体或者概念的多层组织.概念分层可以用有向无环图DAG来标示. 序列模式 可选计数方案 COBJ ...

  9. <数据挖掘导论>读书笔记2

    1.频率和众数 frequency(vi)=具有属性值vi的对象数/m 分类属性的众数mode是具有最高频率的值. 2.百分位数 3.位置度量:均值和中位数 4.散布度量:极差和方差 绝对平均偏差 A ...

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