数据挖掘王灿讲稿1-2

数据挖掘是一个挺有意思的领域，尤其是当你开始理解它背后的强大力量时。王灿教授的这篇讲稿，深入浅出地了数据挖掘的核心思想，如何从海量数据中提取出有价值的信息。他提到的两本书，《数据挖掘：概念与技术》和《数据挖掘原理》，挺适合想要系统学习数据挖掘的同学。数据挖掘的技术其实多，涉及数据清理、数据选择、模式评估等多个步骤，理解这些步骤之后，你就能更好地掌握数据挖掘的精髓。其实，数据挖掘不只是单纯的技术应用，它还融合了统计学、机器学习等学科。学好数据挖掘，你就能从复杂的数据中找出最有用的信息，为决策支持。想了解更多的工具？文中提到的一些工具，比如DataCleaner和PageViewsMR，都是数据清

数据挖掘 0 2025-07-02

选择分类算法WEKA教程

在进行数据挖掘时，选择合适的分类算法重要。WEKA了多种经典的分类算法，适用于不同的数据场景。比如，Bayes系列算法，包括NaïveBayes（朴素贝叶斯）和BayesNet（贝叶斯信念网络），适合概率性的分类任务。而Functions类别中的人工神经网络和SMO（支持向量机）则擅长复杂的非线性数据。Lazy中的 IB1 和 IBk 是基于实例的分类器，简单易用，适合初学者。如果你正在一些有挑战性的分类问题，不妨考虑一下这些算法。根据数据的不同特性选择合适的分类器，会让你的工作事半功倍哦。另外，WEKA 不仅支持这些算法，还了丰富的参数调优选项，你进一步提升模型性能。想要了解更多，可以参考下

数据挖掘 0 2025-07-02

SPSS Clementine数据挖掘实验

数据挖掘的入门实验，强烈推荐用SPSS Clementine练手，界面友好，操作直观，适合初学者。它的拖拉式操作对新手友好，常见格式的导入也都支持，比如Excel、Access、TXT这些，导入导出都挺顺畅。 SPSS Clementine 的流工作区用起来蛮顺手，左边是选项板，右边画流程图，整个逻辑一目了然。你只要把数据源节点拖进来，连上输出节点，一整套数据流就跑起来了。响应也快，节点多也不卡。 可视化功能也不错，柱状图、饼图、散点图、分布图这些都能搞，而且调色啥的也挺方便。如果你是那种图像理解型选手，这部分会加分。配合字段选择，能快看出数据里的门道。 C5.0 决策树建模是实验的重点之一，

数据挖掘 0 2025-07-02

Python统计词频方法汇总

统计词频这个事，听起来简单，实际上有不少方式可以做。Python 就挺擅长这一类任务，因为它的代码简洁高效，适合这种数据操作。对于统计词频，你可以直接用 Python 的内置工具，比如字典，也可以借助一些强大的库，如 Counter，它能快速统计一个文本中各个单词的出现次数。，的数据源可以是一个文本，也可以是一些稍微复杂的结构，Python 都能应付得了。如果你要大规模数据集，还可以用到更高效的库，比如 Pandas，做统计那是杠杠的。，Python 统计词频这个问题，方式多，具体选什么工具，还是得看你的需求。如果你要做快速原型，推荐用 Counter，简单又直观。毕竟，代码少，速度快，挺实用

数据挖掘 0 2025-07-02

执行分类算法建立贝叶斯模型Web数据挖掘实验

贝叶斯模型，听起来有点复杂，但其实挺。如果你想玩转分类算法，贝叶斯方法是一个不错的选择。它适合用来概率性分类问题，像垃圾邮件过滤、推荐系统这些场景都能派上用场。嗯，执行分类算法并建立贝叶斯模型是数据挖掘中的经典操作。通过学习如何应用这些技术，你可以更高效地从大量数据中提取有用信息。 你可以参考一些相关资源来深入了解，比如《数据挖掘技术贝叶斯分类算法详解》这篇文章，讲得比较细致。再比如，《朴素贝叶斯数据分类算法实现》这篇，直接上手代码实现。如果你更倾向于学术理论，像《贝叶斯决策树分类算法论文》也不错，结合实际案例能你更好理解技术原理。 不过，不同的场景会需要不同的算法优化，所以在实际应用中，别忘

数据挖掘 0 2025-07-02

数据模型就是一切内存一致性与缓存一致性入门

数据模型的选择真的是离群检测的关键点，尤其是当你没法提前知道哪些数据是异常的那种。文中举了不少例子，比如高斯混合模型、基于回归的、最近邻的模型，优劣也讲得比较透。像你平时用GMM做图像，或者想搞点行为模式检测，这篇文章里的思路都能派上用场。对没标签的数据来说，靠模型本身来找异常值，是个常规又棘手的活，选错模型，结果真能南辕北辙。文章后面提到的“空间局部异常”的例子挺实用，比如做环境传感器数据时，局部温度突然变化，这种场景就吃模型的合理假设。建议你可以顺带看下这几个工具，像PyODDS这种离群检测库，用起来还挺方便的；还有GMM-Master，聚类类任务也能轻松搞定。，如果你常和“没标签的数据”

数据挖掘 0 2025-07-02

MBNI跨应用程序探索助手crx插件

MBNI 的跨应用探索助手插件，蛮适合做基因组、网络可视化那一挂的同学。它能让你在ahub.mbni.org上用 MBNI 工具的时候，直接和本地的 CoolMap、Cytoscape 和 IGV 聊天，省去手动切来切去的烦恼，效率提高一大截。 和 Cytoscape 打过交道的都知道，导入导出那堆格式挺折腾。有了这个插件，数据从网页丢到本地几乎无感知，响应也快，基本点点鼠标就搞定。 适配的是 MBNI 跨应用程序数据探索 这套系统，界面不花哨，但功能比较扎实。是你搞多组学，或者经常要在多个可视化工具间穿梭，用它会觉得省了不少事。 要注意，插件得配合本地应用使用，纯装个 crx 没啥用。如果你

数据挖掘 0 2025-07-02

数据仓库数据数据挖挖掘实践掘与数据仓库分析实践

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

数据挖掘 0 2025-07-02

知识背景序列模型与时间序列模型的对比分析-序列模式挖掘

知识背景的序列模型和时间序列模型，经常让人傻傻分不清。其实还挺好区分的。序列模型主要是一串行为的顺序，比如用户买了 A 又买 B，再买 C——这种叫行为路径挖掘；而时间序列模型更像是盯着一个指标随时间变动的走势，比如股票价格、温度变化那类有时间自相关的事。想挖点干货？这几个资源还蛮值得一看：ARMA 模型那个不错，直接上了Python 代码，方便你边看边跑。还有个叫resampleX的工具，专门搞时间序列重采样，数据挺顺手。如果你喜欢用MATLAB或SAS做，也有现成的教程和代码，比如MATLAB 时间序列和SAS 时间序列。嗯，页面风格有点老，不过内容挺实用的。还有一点要注意，时间序列的建模

数据挖掘 0 2025-07-02

数据挖掘概念与技术

数据挖掘其实就是从海量、复杂的数据中，找出那些隐藏着的、有用的规律和信息。随着信息技术的飞速发展，现在每天都在产生海量数据，数据挖掘的需求也变得越来越大。想象一下，你的公司或研究机构有了这些技术，可以从数据中找到潜在的商业机会、优化方案，甚至预测市场趋势，简直是效率提升的利器。像数据清理、数据集成、数据这些步骤虽然听起来有点复杂，但其实只要掌握了基本的操作，后续的工作就能顺利进行。如果你要开始学习数据挖掘，了解这些概念和技术是必不可少的。在实际应用中，数据仓库和 OLAP 技术是数据挖掘的基础，它们你整理和高效查询数据。此外，数据预这一步也关键，好的预会让后续的工作更流畅、更精准。所以如果你想

数据挖掘 0 2025-07-02