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粗糙集在数据挖掘算法中的设计及实现? 有人会吗?高分重谢~~~~~~~~
yanghly
2002-06-03 04:14:43
1。粗糙集在数据挖掘算法中的设计及实现
2。基于区分矩阵的属性约减算法
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粗糙集在数据挖掘算法中的设计及实现? 有人会吗?高分重谢~~~~~~~~
1。粗糙集在数据挖掘算法中的设计及实现 2。基于区分矩阵的属性约减算法
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jlandzpa
2002-06-09
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去数据仓库版问问.
光线追踪入门
光线追踪的地位 在实时渲染领域
中
使用光线追踪的
算法
的探索当然也
有人
在做,这其
中
最厉害的当然就是Unreal,值得我们学习。如果你在你的引擎内核里使用了像vulkan这样的高级别渲染器,兼容性
会
差一点,但是你此时 ...
数据挖掘
的的
算法
,遗传、决策树、
粗糙集
和神经网络
算法
介绍
目前
数据挖掘
方法主要有4种,这四种
算法
包括遗传、决策树、
粗糙集
和神经网络
算法
。以下对这四种
算法
进行一一解释说明。 遗传
算法
:该
算法
依据生物学领域的自然选择规律以及遗传的机理发展而来,是一种随机搜索的
算法
,利用仿生学的原理来对数据知识进行全局优化处理。是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索
算法
,是一种仿生全局优化方法。这种
算法
具有隐含并行性、易与其它模型联合等优点从而在
数据挖掘
中
得到了应用。 决...
数据挖掘
常用
算法
有哪些?分类、聚类、预测、关联规则
数据挖掘
常用
算法
1 分类 在
数据挖掘
的发展过程
中
,由于
数据挖掘
不断地将诸多学科领域知识与技术融入当
中
,因此,目前
数据挖掘
方法与
算法
已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看,
数据挖掘
常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从
数据挖掘
算法
所依托的数理基础角度归类,目前
数据挖掘
算法
主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则归纳与遗传
算法
等:统计方法细分为回归分析、时间序列分析、关联分析、聚类分析、模糊集、
粗糙集
、探索..
基于pandas的
粗糙集
依赖度约简
算法
思路及
实现
对于
粗糙集
的
算法
这里不再过多赘述,主要讲解下
实现
思路和张贴代码。 实验是根据山东大学学报的基于
粗糙集
的协同过滤
算法
研究进行复现。 首先使用DataFrame读取Movielens的数据集 这里的决策系统及决策表的建立是将用户当作样本,项目当成属性,决策属性为用户的划分。 选择一个条件子集C,同时建立子集B⊆C,条件a∈C-B。 使用子集C对样本进行划分并求出下近似集。使用子集B对样本进行划分求出另一下近似集。 依据计算公式求出依赖度,并删除符合约简条件的属性a。 重复4、5步骤直到遍.
机器学习
算法
:18大
数据挖掘
的经典
算法
以及代码Java
实现
https://python.ctolib.com/article/wiki/95851
数据挖掘
十大类经典
算法
基于Java8
实现
。
算法
目录 常用的标准
数据挖掘
算法
包名 目录名
算法
名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘
算法
AssociationAnalysis Da...
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