Sketch算法数据验证

基于网络流处理的CountMin Sketch算法的C语言实现，经过测试，准确可用。

该数据集适用于使用Spark框架进行大规模数据TopN计算的场景。

CHAMELEON 算法是个挺有意思的算法，适合数据挖掘中的聚类问题。它的核心思想是通过两个阶段来数据，用图分割算法把数据切割成小块，再用层次聚类反复合并这些块，直到结果满意。这个算法适合复杂的、动态变化的数据集，尤其在你需要动态调整数据结构时效果比较好。其实，多数据科学项目都能用上它，是在做聚类时，能够你找出数据之间的隐藏关联。CHAMELEON可以各种各样的聚类情况，是对于不同密度的数据，效果还不错。如果你要做类似的工作，可以看看这个算法的实现，挺实用的。

数据挖掘的老朋友——关联规则算法数据集.xlsx，真是挖关联规则的好帮手。格式干净、字段清晰，导入工具像Pandas或Excel都毫无压力。适合跑Apriori这种经典算法，想练手、做实验、写教程都挺方便的。 Apriori 算法的数据嘛，重点就是事务项集要规整，这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去，转换成列表或DataFrame，一键喂给算法跑就行，响应也快，逻辑也直。 如果你正好在做关联规则的入门练习，或者准备课设、Demo，这个文件真挺省事的。数据量不大不小，适合本地跑也适合丢进Colab调试。 我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集，效果还不错。用

该存储库包含用于 Meini 和 Poloni 的论文“基于 Perron 的多线性 Pagerank 算法”中数值实验的 Matlab 代码。 主要驱动程序脚本是 try_methods，它运行所有实验。 bootstrap_* 中的延拓算法和 optimistic_newton 中的门阶方法是新的单一方法。 如果存在于合适的子文件夹中，函数 load_tensor 将从 Gleich 的 mlpagerank 包中加载张量，例如 load_tensor('R6_3')。 bertini_solve 需要 BertiniLab，并生成论文中的最后一个数字。

示例合成控制法数据、stata操作示例及数据、多种文献案例，供个人学习和按需下载。

10.2“近似”负关联规则算法定理1设，则有① ② ③ ④其中：为支持度函数。定理1描述的是三种不同形式的负关联规则支持度的计算方法。

这是您所需的日志数据，用于测试日志记录功能。

在填充数据集后，通常会发现使用不同记录子集或不同顺序查看数据非常有用。简化此过程的方法之一是创建数据视图，它提供可合并筛选器和排序条件的对象，用作数据绑定的源。您可以选择使用数据表的Select方法来筛选和排序，或者使用数据视图（DataView对象）作为数据表之上的筛选和排序层。