Three.js决策树可视化教学方案

可视化的决策树教学，挺适合做算法教学演示的。你要是做虚拟教育平台或者教学可视化系统，这篇文章讲的方法还挺实用。用虚拟 3D 树来表现决策树和随机森林，结构一目了然，还能交互，浏览、选中、删除、看细节都安排上了。嗯，像是在带学生‘逛’决策树，挺有画面感。 虚拟 3D 模型的决策树看起来就像你在 VR 里栽了一棵可互动的大树。每个分支、节点都清清楚楚，比起看代码，直观多了。尤其是教学随机森林的时候，多个树排开，谁和谁相似，一目了然。再加上交互功能，学生操作几下，比你讲十遍都管用。 还有一点比较棒，数据挖掘教学中常用的算法，比如决策树、随机森林，都能用这个可视化方案搞定。建议你也可以参考下文章里这几

数据挖掘 0 2025-06-16

基于ESB的煤矿数据集成与可视化平台设计

基于 ESB 的数据集成方式，挺适合你做多系统数据打通的项目，尤其是那种煤矿类的大平台系统。嗯，这篇文章讲的是一个煤矿综合数据平台怎么设计，怎么把各类监控、调度、的数据接进来再统一展示出去，思路还蛮清晰的。 基于 ESB 的架构设计，扩展性比较强，后期想接第三方服务也方便。数据来源多，像传感器、调度系统那种都有，统一汇后还能做数据挖掘和可视化，提升决策效率不是问题。 数据加工这一块也挺讲究的，文章里提到用了数据仓库做底层支撑，再配合数据服务做中间件，响应也快，数据也干净。尤其在调度系统里，实时性要求高，这种架构确实更稳。 数据展现部分可以考虑用前端框架，比如Vue或者React，配合 Echa

数据挖掘 0 2025-06-16

HDFS常用Shell命令合集

HDFS 的 Shell 命令集合，入门挺合适的。命令清单全，格式也清楚，复制就能跑。像hdfs dfs -ls这种最常用的指令也都有，适合你边操作边记。命令的用法不绕弯子，看一眼就知道是干嘛的。 命令比较实在，没有废话。比如文件上传用hdfs dfs -put local.txt /data/，路径、文件名写对就行。还有权限查看、删除之类的操作，也都有例子跟着，照着抄一抄就明白。 嗯，有时候命令行比 Web 界面快多了。像批量上传、日志这类场景，Shell 命令更灵活。不太熟命令也别担心，内容偏基础，适合新手慢慢上手。 另外想多了解点 HDFS 相关内容，也可以顺手看看这些： HDFS

数据挖掘 0 2025-06-16

RedBoot中文手册时间序列异常检测

MTS 数据挖掘的后续研究点，写得还挺深入的，尤其提到用Hotelling T²成本函数做异常检测这块，蛮有意思。你要是对时间序列异常识别感兴趣，这篇内容值得你花点时间看看，尤其是想搞明白什么是不和谐子序列、例外模式的本质区别。 异常识别的部分讲得比较细，像是第 2 章直接上了股票交易的数据做例子，对比第 4 章挖出来的“不和谐子序列”，思路清晰，操作性也强。如果你平时也用Python做数据，那和Python-STUMPY结合用，说不定就有思路了。 另外它还提到一个点我觉得挺实用——就是在线实时检测的想法，现在不是多项目都走实时数据吗？这思路正好切合，比如用在金融、智能监控系统里，效果会比较直

数据挖掘 0 2025-06-16

FilebeatFile beat 66..00..00RPM RPM安装安装包包

filebeat 的 6.0.0 版本 rpm 安装包，挺适合跑在老旧但稳定的 CentOS 服务器上。安装流程比较简单，配置也不复杂，想快速接入日志采集系统，这个版本还挺顺手的。嗯，虽然版本有点老，但兼容性不错，是跟 ELK Stack 配套用，没啥大问题。 filebeat 的 6.0.0 版本 rpm 安装包，适合稳定生产环境用，是对老系统友好，兼容性也不错。直接上手，响应也快，蛮省心的。 安装方法也没啥门槛，你直接用rpm -ivh filebeat-6.0.0-x86_64.rpm命令就能搞定。默认配置文件路径是/etc/filebeat/filebeat.yml，改下输出目的地，一

数据挖掘 0 2025-06-16

CART分类回归树C++实现

C++写的CART 分类和回归树实现，结构清晰、代码不啰嗦，挺适合拿来学习算法或者搞个项目原型的。 源码目录规整，数据格式要求也不复杂。训练数据和测试数据都用一种类似label feature:value的方式，特征值如果是 0 就干脆不写，省空间也快不少。嗯，挺合理。 标签从 1 开始编号，比如 4 类问题，就用 1、2、3、4。特征 ID 也得升序排，像1:0.3 3:0.5 7:0.1这样，不然读取会出问题。适合你自己生成数据喂模型，也方便测试。 回归和分类都能搞定，写法偏底层，适合熟悉算法逻辑。你想看 C++里怎么实现二叉树分裂、Gini 系数这些，那这套代码还挺不错的。 还有几个相

数据挖掘 0 2025-06-16

CURE聚类算法实现

数据挖掘里的聚类算法不少，CURE 算法算是比较的那一类，抗噪能力强，聚类形状也不挑。推荐你看看这份 PPT，讲得挺详细，图示也清楚，思路梳理得比较顺。多个代表点+缩放策略的思路，在那种不规则分布、带噪声的数据时，表现还蛮稳定。你要是之前用惯了 K-means，第一次接触 CURE 会觉得思路不太一样，但看完这个文档应该就清楚多了。实现上也不算复杂，就是聚类前加了点小操作，比如先随机采样、再做层次聚类、挑点代表点压缩一下。Python写起来也蛮顺，推荐搭配下scikit-learn或NumPy练练手，效果直观。嗯，顺带一提，除了 CURE 之外，LSNCCP 算法也值得看看，聚类思路也挺有意思

数据挖掘 0 2025-06-16

数据挖掘基础课件资源集

数据挖掘课件的资源还挺全的，适合刚入门或想打牢基础的同学。压缩包里不只是理论，还有 PPT、代码、算法啥的，结构也清晰，照着顺序学基本没啥障碍。你要是想快速上手，比如跑个 K-means 聚类、玩玩决策树，这里面就有现成的例子。 数据挖掘的核心算法讲得比较细，分类、聚类、关联规则都有涉及。像Apriori算法和DBSCAN这些，平时项目里也能用得上。不太懂算法原理也没关系，PPT 那部分讲得挺图文并茂的，蛮直观。 数据预部分讲的也比较实在，什么数据清洗、转换、规约都有提，还配了流程图，适合你做项目前理一理思路。顺手整理下数据，后面的建模才能顺。 要说亮点，就是那几个代码示例和数据集，基本能直接

数据挖掘 0 2025-06-16

基于频繁项集的时态数据挖掘算法2003年

频繁项集的挖掘一直是数据里的大热门，尤其是在时态数据时。这篇文章研究了一个挺实用的算法，通过结合频繁项集和时态约束来挖掘关联规则。这种方法适合用在商品销售、股票价格预测等领域。而且，文章还贴心地给了一个股票数据的实际案例，感觉接地气。如果你对频繁项集或者关联规则感兴趣，这绝对值得一读！

数据挖掘 0 2025-06-16

数据仓库与数据挖掘技术综述

数据仓库的底层架构蛮清晰，围绕ETL、主题域和时间维度展开，逻辑一目了然。尤其是多维那块，搭配OLAP功能，像切片、钻取这些操作，真的挺实用，报表展示也方便。 数据挖掘的技术方法比较全面，分类、聚类、关联规则都提到了，常见算法也有，像K-means、Apriori这类。工具上，R和Python确实是主力，写起来灵活，生态也好。 数据预部分还不错，像归一化、降维这些基本操作都讲到了。要提醒一下，别直接把脏数据扔给算法跑，先清洗下，效果会好多。 如果你是做用户画像或市场趋势预测的，数据仓库配合数据挖掘真的香。一个存得稳，一个挖得深，结合起来用，洞察力直接拉满。 还有，想更深入了解关联规则的，可以看

数据挖掘 0 2025-06-16