数据挖掘算法合集

Java 的挖掘算法实现挺全的，封装得也比较清晰，适合需要快速上手的场景。你要是搞、搞推荐系统，这类资源能省不少时间。 Java 数据挖掘算法实现的资源里，像决策树、K-Means 这些常见算法都有，代码结构还算清爽，适合直接拿来改。URL 我放这了，点这里看看。 Java 常用算法与数据挖掘算法实现这个更全面，除了挖掘算法，还带了点常规算法。有些逻辑写得挺直白，像你需要写个分类器或者跑个聚类，拷过来改改就能用。链接在这，有空可以翻翻。 两个资源都有源码，改起来不费劲。你要是在写后台数据、推荐模块或者要跑个数据逻辑，可以从这入手。嗯，注意一下 JDK 版本，有些旧代码跑在新环境下得调一调。 如

数据挖掘算法的合集资源还挺难找的，尤其是带源码和文档的那种。这份叫DataMining20070102的压缩包就蛮实用，主要聚焦在四个经典算法上：关联规则、K-均值聚类、模糊聚类和K-中心点聚类，都是老少咸宜的“硬菜”。用过Apriori的你肯定知道，挖掘“买了 A 也会买 B”这种规律适合搞促销和推荐系统，里面有完整的逻辑，support和confidence的计算方式也说得清楚，嗯，挺适合初学者。K-均值聚类部分，写得比较细，尤其是怎么选K值，有提到肘部法则这些常用技巧。你要是数据量大点，它的速度还是蛮可观的。源码部分用的也是MATLAB，跑起来挺顺。说到模糊聚类，多人一开始搞不懂为啥一个

这本书详细介绍了数据挖掘的基本理论和算法，特别适用于处理当今急剧增长的数据量。

十大经典算法的 PDF 资源挺适合你随时翻出来啃一啃，C4.5、kMeans、Apriori这些老熟人都在里头，基础稳固了，用起来也顺手。 Java和MATLAB的相关实现也不少，比如要是想跑个Apriori，有现成的 C++源码，自己改改也挺方便。http://www.cpud.net/down/12084.html这个链接可以去看看。 PageRank想做网页排序，嗯，直接撸个脚本试试也挺好，源码也有，适合想自己玩一套的，http://www.cpud.net/down/7071.html可以直接下。 要是你课程项目急着交，C4.5的 MATLAB 版源码也有，响应也快，http://ww

数据挖掘的经典十算法合集，真的挺实用的。像是C4.5、K-Means、SVM这些老牌算法都涵盖了，而且讲得也蛮清楚。每种算法都有简介、原理和应用场景，阅读起来不费劲，适合你拿来快速回顾或者初学者入门参考。 C4.5 的连续属性做得还不错，像客户分类、信用评分这类数据复杂的任务挺常用。要是你平时用Python或者Matlab跑分类模型，可以顺便参考一下里面附的源码链接，能节省不少时间。 K-Means 聚类也有提，而且还了C++和Python版本实现。用来做市场细分或者用户画像是比较合适的，代码也比较好上手。 支持向量机（SVM）讲得也挺细，从超平面到核函数都有提到，文本分类、人脸识别都能拿来用

如果你对数据挖掘、商业智能（BI）等领域感兴趣，这份课程资料挺适合你。它从基础的商业智能到数据挖掘的核心技术，涵盖了多实用的知识。比如，讲到了如何通过OLAP和数据仓库技术，企业数据，进而辅助决策。而数据挖掘则教你如何从海量数据中提取出有用的信息，发现隐藏的规律。资料中还提到了一些实际的应用场景，比如客户购买行为预测、市场趋势等，不管你是初学者还是有一定基础，都能从中受益。课程中涉及的SQL Server平台和回归也实用，了解了这些，你就能更好地驾驭数据。总体来说，资料内容详细，涵盖面广，如果你对数据和挖掘有兴趣，这份资料会给你一个不错的入门与提升的机会。你可以通过实际案例来更好地理解概念，逐

数据挖掘方向的资料真不少，尤其是论文这块，整整三大部分，干货挺足的。你要是最近在搞机器学习或者聚类，肯定能从里面翻出点有用的东西。嗯，我自己用的时候最顺手的是那篇关于聚类算法的，应用场景讲得比较接地气，看完就能上手。 数据挖掘领域的经典论文集合，分成三部分整理，逻辑清晰、分类还挺全的。适合平时喜欢翻资料、做调研的朋友。每篇文章都配好标题和链接，点进去就能直接看内容，响应也快，不用跳转好几层。 聚类算法的那篇文章，讲了好几种主流的做法，像是 K-means、DBSCAN 这类。里面还有应用案例，比如用在电信用户行为上，挺实用的。你做推荐系统或者画像建模，能直接套用思路。 还有一篇讲特征选择的，用

开源数据挖掘软件其实有蛮多不错的选择哦，如果你对数据、机器学习这些有兴趣，可以试试几款常见的工具。比如Weka，它是机器学习领域的老牌工具，适合入门的朋友，界面也挺直观的。而R，就是统计领域的大佬了，功能强大，不过需要一定的编程基础。KNIME也不赖，采用了图形化的操作方式，连接节点直观，适合那些不想写太多代码的用户。RapidMiner（前身是YALE）功能也全面，支持从数据到建模的一整套流程，界面简单易上手。Orange更偏向可视化，拖拽式的操作可以让你轻松地构建数据流程。如果你对这些工具有兴趣，可以去看看 UCI Machine Learning Repository 上的数据集，那里有

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的技术。在这个PDF资源合集中，我们可以深入探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据减少。此外，还涵盖监督学习、无监督学习和半监督学习方法，如决策树、聚类和关联规则学习。深度学习模型如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络在数据挖掘中的应用也将被详细探讨。开源工具和库如R语言的caret和tidyverse，Python的pandas、numpy、scikit-learn，以及专有软件如SAS、SPSS和Tableau也将被介绍。数据可视化工具如matplotlib、seaborn和gg