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【数据挖掘】分类之kNN 1.算法简介 kNN的思想很简单：计算待分类的数据点与训练集所有样本点，取距离最近的k个样本；统计这k个样本的类别数量；根据多数表决方案，取数量最多的那一类作为待测样本的类别。距离度量可采用Euclidean distance，Manhattan distance和cosi 阅读全文
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【数据挖掘】聚类之k-means 1.算法简述 分类是指分类器（classifier）根据已标注类别的训练集，通过训练可以对未知类别的样本进行分类。分类被称为监督学习（supervised learning）。如果训练集的样本没有标注类别，那么就需要用到聚类。聚类是把相似的样本聚成一类，这种相似性通 阅读全文
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【数据挖掘】分类之decision tree、 1. ID3 算法 ID3 算法是一种典型的决策树（decision tree）算法，C4.5, CART都是在其基础上发展而来。决策树的叶子节点表示类标号，非叶子节点作为属性测试条件。从树的根节点开始，将测试条件用于检验记录，根据测试结果选择恰当的分 阅读全文
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【数据挖掘】分类之Naïve Bayes 1.算法简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。 本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查 阅读全文
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【数据挖掘】关联分析之Apriori 1.Apriori算法 如果一个事务中有X，则该事务中则很有可能有Y，写成关联规则 {X}→{Y} 将这种找出项目之间联系的方法叫做关联分析。关联分析中最有名的问题是购物蓝问题，在超市购物时，有一个奇特的现象——顾客在买完尿布之后通常会买啤酒，即{尿布}→{啤酒 阅读全文
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大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID 阅读全文
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