文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【数据挖掘】离群点检测方法详解及Sklearn中异常检测方法实战(附源码 超详细)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~离群点的检测离群点的检测方法很多,每种方法在检测时都会对正常数据对象或离群点作出假设,从所做假设的角度,离群点检测方法可以分为基于统计学的离群点检测、基于近邻的离群点检测、基于聚类以及基于分类的离群点检测基于统计学的离群点检测在基于统计学的离群点检测方法中,假设数据集中的正常数据对象由一个统计模型产生,如果某数据不符合该统计模型,则该数据对象是离群点。....

【数据挖掘】离群点检测方法详解及Sklearn中异常检测方法实战(附源码 超详细)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解(图文解释 超详细)

需要PPT和源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。聚类评估主要包括以下任务估计聚类趋势对于给定的数据集 聚类趋势估计用于评估该数据集是否存在非随机结构,如果盲目地在数据集上使用聚类方法返回一些簇 所挖掘的簇可能是误导  因为数据集上的聚类分析仅当数据中存在非随机结构时才有意义确定数据集中的划分簇数一些聚类算....

【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解(图文解释 超详细)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【数据挖掘】关联模式评估方法及Apriori算法超市购物应用实战(超详细 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~大部分关联规则挖掘算法都使用支持度-置信度框架。尽管最小支持度和置信度阈值可以排除大量无趣规则的探查,但仍然会有一些用户不感兴趣的规则存在。当使用低支持度阈值挖掘或挖掘长模式时,这种情况尤为严重强关联规则不一定是有趣的,并且只有用户才能够评判一个给定的规则是否有趣从关联分析到相关分析由于支持度和置信度还不足以过滤掉无趣的关联规则,因此,可以使用相关性度....

【数据挖掘】关联模式评估方法及Apriori算法超市购物应用实战(超详细 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【数据挖掘】频繁项集挖掘方法中Apriori、FP-Growth算法详解(图文解释 超详细)

发现频繁项集是挖掘关联规则的基础。Apriori算法通过限制候选产生发现频繁项集,FP-growth算法发现频繁模式而不产生候选1:Apriori算法Apriori算法是Agrawal和Srikant于1994年提出,是布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法,通过限制候选产生发现频繁项集。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法,其中k项集用于探索(k+1)项集。具体过程描述如下:首先扫描....

【数据挖掘】频繁项集挖掘方法中Apriori、FP-Growth算法详解(图文解释 超详细)
文章 2023-10-27 来自:开发者社区

数据挖掘(3.1)--频繁项集挖掘方法

目录1.Apriori算法Apriori性质伪代码apriori算法apriori-gen(Lk-1)【候选集产生】has_infrequent_subset(c,Lx-1)【判断候选集元素】例题求频繁项集:对于频繁项集L={B,C,E},可以得到哪些关联规则:2.FP-growth算法FP-tree构造算法【自顶向下建树】insert_tree...

数据挖掘(3.1)--频繁项集挖掘方法
文章 2022-11-26 来自:开发者社区

Pandas数据挖掘常用方法

1、文件方式创建:df = pd.read_csv('C:\\Users\\dfzha\\2019\\SLTJ\\prd_data.csv',encoding='utf-8') #需换成自己的目录2、数据统计:df.describe() # 数值列的摘要统计信息 df.mean() # 返回均值的所...

问答 2022-07-25 来自:开发者社区

文本挖掘和数据挖掘的方法有什么不同呀?

文本挖掘和数据挖掘的方法有什么不同呀?

问答 2022-07-25 来自:开发者社区

常用数据挖掘方法中关联规则常用来解决什么问题?

常用数据挖掘方法中关联规则常用来解决什么问题?

问答 2022-07-25 来自:开发者社区

数据挖掘中预测型的方法一般有什么?

数据挖掘中预测型的方法一般有什么?

问答 2022-07-25 来自:开发者社区

数据挖掘的方法一般分为什么?

数据挖掘的方法一般分为什么?

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