from itertools import combinations data = [['I1', 'I2', 'I5'], ['I2', 'I4'], ['I2', 'I3'], ['I1', 'I2', 'I4'], ['I1', 'I3'], ['I2', 'I3'], ['I1', 'I3'], ['I1', 'I2', 'I3', 'I5'], ['I1', 'I2', 'I3']] # 候选集生成 # 输入: # f_set: k-1项集, k:项集个数 # 输出: # k_cand…

从<数据挖掘概念与技术>到<Web数据挖掘> 认真读过<数据挖掘概念与技术>的第一章后,对数据挖掘有了更加深刻的了解.数据挖掘是知识发展过程的一个步骤.知识发展的过程可以分为:数据清洗(去噪和去除不一致数据).数据集成(多个数据源组合在一起).数据选择(从数据库中提取和分析与任务相关的数据).数据变换(汇总.聚集,变成统一形式).数据挖掘(智能方法提取数据模式).模式评估(根据兴趣度度量.识别代表知识的真正有趣的模式).知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘…

目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…

1.0.0 Summary Tittle:[EatBook]-NO.2.EatBook.2.JavaArchitecture.1.001-<修炼Java开发技术在架构中体验设计模式和算法之美>- Style:JavaArchitecture Series:Architecture Publishing House:Tsinghua Author: 于广 Page Number:618 Since:2017-04-06 End:ing... Total Hours:ing... Degree O…

本文由 伯乐在线 - 顾星竹 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:Giuseppe Vettigli.欢迎加入翻译组. 覆盖使用Python进行数据挖掘查找和描述数据结构模式的实践工具. 第一节 介绍 数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式.它使用广泛,并且是众多应用的技术基础. 本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数据的工具.近些年来,Python在开发以数据为中心的应用中被用的越来越多.感谢大型科学计算社区的支持以及大大丰富的数…

之前看了认识数据以及数据的预处理,那么,处理之后的数据放在哪儿呢?就放在一个叫“数据仓库”的地方. 数据仓库的基本概念: 数据仓库的定义——面向主题的.集成的.时变的.非易失的 操作数据库系统VS数据仓库——为什么需要使用数据仓库分析数据(OLAP  VS  OLTP) 数据仓库体系结构——三层体系结构:底层(数据仓库服务器)——中间层(OLAP服务器)——顶层(前段工具) 三种数据仓库模型 企业模型 数据集市(只针对某一部门) 虚拟仓库 元数据库——关于数据的数据 理解OLAP,数据仓库,数据…

1. 论数据立方体预计算的多种策略的优弊 (1)计算完全立方体:需要耗费大量的存储空间和不切实际的计算时间. (2)计算冰山立方体:优于计算完全立方体,但在某种情况下,依然需要大量的存储空间和计算时间. 因为冰山立方体的确定在于最小支持度的确定,所以例如:如果基本立方体单元(a1,.....a60)则,他将至少产生2的60次方个冰山立方体单元:另外最小支持度这个值是难于确定的,小的话将导致巨大的立方体,大的话可能无法用于许多有意义的运用.在实际运用的过程中,应用数据随时间的变化不断增加,之前剪枝…

(P7) 建议直接加入到软件公司中去,这样会学到很多实际的东西: 程序员最主要的发展方向是资深技术专家,无论是 Java..Net 还是数据库领域,都要首先成为专家,然后才可能继续发展为架构师: 增强工作的主动性和参与性: 只有拥有更高的眼界,才能谋取更大的发展: (P10) 跳槽是需要本钱的,这个本钱就是你积累的工作经验.工作业绩.技术水平和工作能力: (P11) 一个好的领域专家一定是业务领域的架构师,他能够给出某一个业务领域的架构,我们可以称为业务架构,只有技术架构和业务架构紧密结合,才有…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 1 pandas读取文件的解析函数 read_csv 读取带分隔符的数据,默认分隔符 逗号 read_table 读取带分隔符的数据,默认分隔符 “\t” read_fwf 读取定宽.列格式数据(无分隔符) read_clipboard 读取剪贴板中的数据(将网页转换为表格) 1.1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np fi…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 层次化索引主要解决低纬度形式处理高纬度数据的问题 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = Series(np.random.randn(12),index=[['],['张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三','李四','王五','张三…