数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。介绍算法的例子小河的左侧是有钱人的别墅，右侧是普通的居民，如果左侧搬来了一家......
用WEKA软件进行Apriori算法数据挖掘测试最详细清楚解释
一、Apriori算法简介“Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 算法简介 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...
python数据挖掘之K-Means 二分K-means K-means++ 以及DBSCAN算法的实战应用(超详细必看）
二分K-means以及K-means++是K-means的两种变体，可以解决K-means算法质心敏感，过拟合等等问题运行环境是anaconda+pytorch项目结构如下 scutVec.npy中存放数据集main函数中你可以用不同的方法去跑不同的数据集来观察他们之间的区别其他几个python文件...
数据挖掘从入门到放弃（四）：手撕（绘）关联规则挖掘算法
关联规则简介关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度...
按照数据挖掘的流程，进行算法评估前需进行什么操作啊？
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Python 数据挖掘中，基于词向量的短文本相似度的算法步骤是什么呢？
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Python 数据挖掘中，如何使用SimHash算法进行计算？
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Python 数据挖掘中，SimHash算法的步骤是什么呢？
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Python 数据挖掘中，SimHash算法的思想是什么呢？
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【数据挖掘算法】（二）MSET 算法参差分析
文章目录一、滑动窗口残差统计法二、序贯概率比检验一、滑动窗口残差统计法记某段时间内，MSET模型的预测残差序列为：采用滑动窗口残差统计方法的原因：该方法能够连续实时地检测残差统计特性的变化，算法简单，适合在线实时分析。MSET模型采用过程记忆矩阵D中合理选择的有限个历史观测向量代表整个齿轮箱温度特性...
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