DataMining

《洞察数据挖掘：理论与实践》是一本适合入门的书，内容挺全面的，涵盖了从数据预到机器学习的各个方面。比如说数据清洗、特征选择，还有一些常用的机器学习算法，像决策树、支持向量机、K-means 聚类都讲得挺清楚的。如果你是做数据或者机器学习的，这本书真的挺实用，尤其是配合里面的光盘，操作起来更直观。书里还了多实用的工具，比如说Weka，用它可以轻松进行数据和建模。，这本书挺适合新手入门的。你可以通过实际的案例来深入理解每个概念，学到的知识不止停留在理论层面。书中的数据集和实例，结合实际操作，能你更好地理解数据挖掘的技巧。关键是，它起来不复杂，虽然涉及的内容多，但都有条理。如果你想把数据挖掘应用到实

数据挖掘 是从海量数据中提取有价值知识的过程，它利用各种算法和统计技术揭示隐藏在数据中的模式、关联和趋势。在本项目“DataMining：一些数据挖掘算法”中，我们涵盖了几种常用的数据挖掘方法：埃克拉特算法（Eclat）、FP增长（FP-Growth）、多路阵列和贝壳碎片算法。这些算法广泛应用于频繁项集挖掘和分类，成为数据挖掘领域的重要工具。 1. 埃克拉特算法（Eclat） Eclat是“Exact Clustering using a Level Traversal”（精确层次遍历聚类）的缩写，是一种基于垂直数据表示的频繁项集挖掘算法。它通过扫描数据库并计算支持度来识别频繁项集，适用于大规

Apriori、Eclat 和 Charm 的 Java 实现，属于那种你一看就想收藏的资源，适合搞数据挖掘的你研究个透。文章讲得挺清楚的，概念有、实现也有，甚至连分布式场景都顺带提了下。嗯，如果你平时有用 Java 写点大数据相关的东西，那这几个算法真的值得你手撸一遍。尤其是 Eclat 的位运算技巧和 Charm 的聚类搭配，学点巧活不亏。

SMU 的 DataMining 课程项目库，挺适合想用 R 做点实战的同学。R 脚本清晰，代码逻辑还不错，数据集也都是现成的，能直接拿来练手。项目内容覆盖了从数据清洗到模型评估，甚至连可视化结果都有，省心不少。README 也写得明白，照着操作就能跑起来，响应也快，适合边学边改。如果你正准备 R 语言的数据挖掘项目，这份资源可以少走不少弯路。

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

DataMining Gem 提供了一系列数据挖掘算法，使用纯 Ruby 编写，无需依赖扩展。 它实现了基于密度的聚类 (DBSCAN)、Apriori 网页排名、k 最近邻分类器、k 均值、朴素贝叶斯等算法。

数据挖掘和机器学习是当下的热门话题，各种算法实现也越来越多。对于前端开发者来说，了解和使用这些算法其实蛮重要的，是在需要数据或实现智能功能时。DataMining这份资源集合，涵盖了常见的机器学习和数据挖掘算法实现，实用。它不仅了 Python、Matlab 等语言的实现，还给出了多实际案例，像是分类算法、回归算法、聚类算法等。你只需要下载相应的代码库，就能快速开始自己的数据之旅。如果你正在寻找一份易于使用的机器学习工具包，DataMining绝对是个不错的选择。你可以根据自己的需求，选择不同的算法和实现方式，节省不少时间。，数据挖掘和机器学习的世界挺复杂的，但只要有了这些工具，走得更稳一些。

SQL Server 的挖掘插件套装，真挺适合经常和 Excel、Visio 打交道的数据师。SQL Server 2008 DataMining Add-Ins for Microsoft Office 2007 的Excel 表工具，功能挺全的，像什么回归、聚类、关联规则这些，直接在 Excel 里点两下就能跑。不用写代码，响应也快，挺适合不想折腾太多的人。数据预、模型构建、验证啥的，它都能搞定。而且界面做得还行，交互性强，不熟悉建模的人也能慢慢上手。就比如你要筛掉异常值、转化字段啥的，直接点选就完事儿了。Excel 数据挖掘客户端是另一个亮点，连接SQL Server Analysis