1) 数据输入和输出WOW()：查看Weka函数的参数。Weka_control()：设置Weka函数的参数。read.arff()：读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据。write.arff：将数据写入Weka Attribute-Rel ...
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2016-05-22 23:05:23
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（一）认识决策树 1、决策树分类原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所 ...
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2016-05-08 19:39:51
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本章内容□ 决策树简介□ 在数据集中度量一致性□ 使用递归构造决策树□ 使用matplotlib绘制树形图 我们经常使用决策树处理分类问题近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。 第2章介绍的 ...
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2016-05-01 12:15:39
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特征选择指的是按照一定的规则从原来的特征集合中选择出一小部分最为有效的特征。通过特征选择，一些和任务无关或是冗余的特征被删除，从而提高数据处理的效率。
文本数据的特征选择研究的重点就是用来衡量单词重要性的评估函数，其过程就是首先根据这个评估函数来给每一个单词计算出一个重要性的值，然后根据预先设定好的阈值来选择出所有其值超过这个阈值的单词。
根据特征选择过程与后续数据挖掘算法的关联，特征选择方法可...
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2016-03-29 12:57:37
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啦啦啦聚类算法~ 我刚看到这一章的时候内心是崩溃的，许多傻瓜软件点一下鼠标就能完成的事儿，到书里这一章需要许多行代码来完成，也说明了，学数据挖掘，算法real重要。。 本章需要安装： feedparser(第二章安装pydelicious已经安装过了，pip install即可) Beautiful
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2016-03-19 10:03:59
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Scala是数据挖掘算法领域最有力的编程语言之一，语言本身是面向函数，这也符合了数据挖掘算法的常用场景：在原始数据集上应用一系列的变换，语言本身也对集合操作提供了众多强大的函数，本文将以List类型为例子，介绍常见的集合变换操作。 一、常用操作符（操作符其实也是函数） ++ ++[B](that:
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2016-03-03 19:34:01
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。该算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使...
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2015-12-16 00:07:34
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想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~转自:http://blog.jobbole.com/89037/在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你...
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2015-12-13 18:35:15
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
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2015-11-28 10:23:04
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一、数据挖掘的流程1.明确你的目标，收集相关数据。2.根据目标分析这些数据，找出输入列、可预测列。3.选择合适的数据挖掘方法。4.分析数据挖掘结果，给出建议。二、常见的数据挖掘方法有分类、聚类、关联、回归、时间序列分析、离散序列分成、偏差分析、贝叶斯、神经网络等等。 1. 数据挖掘算法之分类例：某....
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2015-11-13 11:40:05
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