数据挖掘知识包全面算法实战

数据挖掘的知识包，内容挺全的，讲得也不枯燥，适合你系统梳理一下这块内容。分类、聚类、回归这些主力算法全都覆盖了，像SVM、KNN这种常用的也都有例子。还有时间序列和特征选择这些更进阶的点，也都提到了，挺贴心。整体上比较适合边学边实操，代码工具用的是scikit-learn、WEKA和R caret，响应也快，配置也简单。如果你正好在搞 AI 或准备面试，这包还挺能帮上忙的。

数据挖掘 0 2025-06-17

数据挖掘概念与技术精要

数据挖掘概念和技术的 PDF，内容蛮扎实的，属于那种你一看就知道花心思整理过的资料。数据仓库、OLAP、多维建模这些基础概念讲得挺清楚，像星型模型、MOLAP都有说到，不是那种泛泛而谈的科普。嗯，如果你刚开始接触数据挖掘，或者做 BI 系统时遇到卡壳，这份资料能帮你理清不少思路。 数据预那部分我觉得实用，讲了怎么清洗、归约、离散化这些操作。比如缺失值、数据压缩技巧这些，都是实际工作中老碰到的问题。还讲到了DMQL这类挖掘语言，虽然现在用得少了，但了解一下也没坏处。 而且它不是只讲概念，像类比较、关联规则这些也配合了业务场景，比如市场篮子啥的，挺接地气的。整体排版也比较清爽，浏览起来没啥压力，适

数据挖掘 0 2025-06-17

基于MapReduce的并行粗糙集知识获取方法

MapReduce 的并行粗糙集方法，真的是大数据场景下的一个救命工具。粗糙集不确定信息还挺拿手的，但以前大数据集，效率老上不去。现在配合 MapReduce，用分布式方式跑粗糙集算法，响应快、扩展性也不错，挺适合用在复杂数据任务里的。 粗糙集的知识获取方法，结合了 MapReduce 的分布式优势，把数据切成小块分别，再合并结果。简单说，Map 做拆分，Reduce 做合并，整个流程就高效多了。你不用担心数据量有多大，分布式来分担压力。 大数据挖掘讲究的就是快和稳，这套方法在实验里表现还挺靠谱的，不管数据是几十万还是上百万条，性能表现都蛮稳定。粗糙集在分类、约简上也有用武之地，适合你想找数据

数据挖掘 0 2025-06-17

经典算法HTM页面超链接

如果你在数据挖掘领域做过一些工作，应该知道一些经典算法。比如，C4.5、k-Means、SVM，这些算法在学术界和实际应用中都有大的影响。这些算法在 IEEE 的 2006 年评选中被列为十大经典算法，其中不少都能找到有价值的资源。比如，k-Means算法就有好多实现方式，Python、C#、Matlab等都有不错的教程。你如果想深入了解，C 语言的 K-Means 程序，或者k-Means 的优缺点，都可以看看，挺实用的。这些经典算法不仅在理论上有强的影响力，实际操作时的实现细节也是值得研究的。如果你对这些算法感兴趣，可以通过上面的链接，快速学习不同语言的实现方式，拿来就用，省时省力。

数据挖掘 0 2025-06-17

鸢尾花数据集数据挖掘与机器学习练习数据集

鸢尾花数据集的小巧+全面组合，真挺适合前端或者全栈开发顺手练练机器学习的。150 条数据，三种花，四个特征，不多不少，刚好用来跑个模型练练手，响应也快，调试也省事。像你要试个分类算法，比如RandomForest、SVM，直接就能上手跑起来。 数据里的花萼长度、花瓣宽度这些字段，都是连续数值，比较好，不用纠结怎么编码。预起来就图个顺：清洗基本不用、标准化直接上，想加点噪声也能玩得起来。 你要是正好想练习分类或聚类，这数据集蛮合适的。比如试下KMeans，不带标签去分组，再跟原来的种类对比看看效果，一眼就能看出聚类分得行不行。 特征选择也可以玩一玩，四个特征里，花瓣长度跟种类的关系。你可以试试扔

数据挖掘 0 2025-06-17

ImSMOTE-RSTR改进SMOTE与粗糙集的混合重采样算法

非均衡数据的分类问题真不少，尤其做机器学习建模的时候，常常少数类都快被淹没了。ImSMOTE-RSTR*就是为了解这类烦人问题的利器。它一边用改进版的SMOTE生成少数类样本，一边靠粗糙集理论把训练集里的噪音数据给清理掉，得还挺干净。 算法流程也不复杂，先补样，再删冗余。适合数据不平衡又噪声多的情况，比如用户欺诈检测或医疗分类啥的，用完效果挺。你要是对 SMOTE 了解过，再加点粗糙集思想，感觉就像老菜加新料，味道更足。 代码方面嘛，思路清晰，逻辑简单，上手还算快。建议搭配 Matlab 或者 Python 实现，前者可以和一些已有的粗糙集工具联动，比如Rosetta。文末我放了几个资源链接，

数据挖掘 0 2025-06-17

中国各省边界GeoJSON数据

中国地图的前端开发少不了个靠谱的省界数据。中国各省边界 geojson.json这个资源就挺实用的，结构清晰，用起来也顺手。适合做地图可视化，用在 ECharts 里效果也不错。 GeoJSON 格式的数据，直接拿来用，省了不少预的麻烦。你只需要用 echarts.registerMap 注册一下就能渲染出来。像省份级联、区域选中这类功能，都挺好操作的。 数据精度比较适中，边界线也不毛糙，不管你是做交互热力图，还是静态地图展示，这个都能应付。关键是用的人多，社区里能找到不少现成的例子。 想要更深入研究，还可以看看下面这些相关文章，像CN-border-L1 中国国界省界数据和ECharts 中

数据挖掘 0 2025-06-17

电子商务中的WEB数据挖掘与XML应用

电商项目里有不少朋友跟我吐槽：数据太杂，搞不清用户行为，看不懂后台日志。其实，配合XML和数据挖掘，这事儿能简单不少。 XML 的数据结构挺适合电商这种复杂业务场景，不仅能规范接口，还方便你后期做日志。你比如用户浏览记录、下单路径这些，用包起来，结构清晰，查起来也方便。 数据挖掘这块，用来做商品推荐香。你挖出一个用户的浏览—点击—下单路径，就能知道他到底在想啥。像分类、关联规则、甚至预测，做得好点，连退货风险都能提前预警。 我之前搞一个 B2C 商城，就是用挖掘后的结果优化了推荐模块，用户平均下单转化率提了快 10%。那体验，嗯，客户是真的满意。 数据太乱？先用 XML 统一格式；不知道从哪下

数据挖掘 0 2025-06-17

Mining of Massive Datasets第二版数据挖掘

英文原版的《Mining of Massive Datasets》还挺适合前端开发者了解点大数据知识的。尤其是你做数据可视化、需要搞点数据预啥的，翻一翻还挺有启发。讲得比较接地气，虽然是讲大数据算法，但有不少图示和例子，像 MapReduce、PageRank 这些，讲得还算清楚，不会让人看着头疼。你要是搞前后端结合的项目，懂点底层原理，交流也更顺了。几个扩展资源也值得看看，像《大数据挖掘技术》那个 PDF，内容比较实在，另外像Overview文档也适合快速过一遍。建议你边看边记下关键点，比如MinHash、Locality Sensitive Hashing这些在推荐系统里都用得上。对了，有

数据挖掘 0 2025-06-17

数据挖掘专业英语词汇领域术语解析

数据挖掘领域充满了各种专业术语，掌握它们能让你在技术交流中更得心应手。如果你从事数据挖掘工作，或者正在学习相关内容，熟悉一些常用的专业英语词汇重要。比如，Data warehouse（数据仓库）是存储历史数据的地方，而Data Mining（数据挖掘）则是从中提取有用信息的过程。Classification（分类）就是根据规则将数据分成不同类别，Preprocess（预）则是清理和转换数据，为后续做准备。OLTP和OLAP是两种不同的方式，前者用于日常事务，后者用于复杂的数据。还有Capabilities（功能）和Features（特征）等词汇，它们代表了数据挖掘工具的各种功能和属性。掌握这些

数据挖掘 0 2025-06-17