SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner、SPSS公司的Clementine、Statsoft公司的Statistica Data Miner、DB Miner公司的DBMiner、NCR公司的Teradata Warehouse Miner、Unica公司的Affinium Model、Insightful公司的Insightful Miner、Data Miner公司的RIK, EDM and DMSK、Information Discovery公司的Data Mining Suite、Angoss公司的KnowledgeSTUDIO、Data Mining Technologies公司的Nuggets、Fujitsu公司的GhostMiner、Oracle公司的Darwin。
数据挖掘工具大比拼概览
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监督学习
分类
决策树
支持向量机
朴素贝叶斯
K近邻
逻辑回归
回归
线性回归
岭回归
Lasso回归
无监督学习
聚类
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DBSCAN
关联规则挖掘
Apriori算法
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其他
时间序列分析
文本挖掘
图挖掘
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从交易数据库里挖规则,用得挺顺的一份资料,适合你想搞懂关联规则挖掘的来看看。文档里一口气讲了从一维布尔到多维多层的挖掘方式,还捎带聊了相关性,内容够全,节奏也清晰,适合边学边实操。
关联规则挖掘的套路,主要靠频繁项集和支持度置信度的组合。比如,你常见的Apriori 算法,用得多、资料多,学习起来也轻松。配合后面讲的AIGEP 算法,还能应付多维复杂场景,适合项目里玩点花样。
你要是搞WEKA的,可以顺着这份教程练起来,界面操作友好,过程还直观。想试试层级结构的,也别错过多层关联规则这块,挺适合做数据层次的。
嗯,如果你比较关心规则之间的冲突、负向关系,也有加权负关联规则挖掘这种小众内容,虽然
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