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Wake中使用数据挖掘分析Iris数据集(iris.zip)

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简介：
本项目运用数据挖掘技术深入分析经典Iris植物数据集（包含于文件iris.zip），旨在探索不同种类鸢尾花间的特征差异与模式。 数据挖掘实验一使用WEKA进行分类。数据已经处理完毕，请参考相关博客了解具体的实验过程。

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  • Wake中使用数据挖掘分析Iris数据集(iris.zip)
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    本项目运用数据挖掘技术深入分析经典Iris植物数据集（包含于文件iris.zip），旨在探索不同种类鸢尾花间的特征差异与模式。 数据挖掘实验一使用WEKA进行分类。数据已经处理完毕，请参考相关博客了解具体的实验过程。
     
  • Python数据挖掘与数据分析集
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    《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术，帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能，适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作，并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。
     
  • 用于数据分析和数据挖掘的数据集集合
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    本资源汇集了多样化的数据集，旨在支持数据分析与数据挖掘研究。适用于学术探索及实践应用，涵盖广泛领域如机器学习、统计学等。 各类数据分析和数据挖掘所需的數據集。
     
  • Iris花分类的数据挖掘作业
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    本项目为数据挖掘课程作业，主要内容是利用机器学习算法对Iris花卉数据集进行分类分析，旨在探索不同模型在处理经典数据集上的表现和优化。 在本程序中，我使用贝叶斯分类来对Iris数据集进行分类，编程语言为C++。
     
  • 使用SAS_EM_进行数据挖掘分析
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    本课程介绍如何运用SAS EM工具执行高效的数据挖掘与分析任务。学员将学习建立预测模型及洞察模式，以支持决策制定过程。适合数据分析专业人士进修。 使用SAS_EM_进行数据挖掘是一个比较全面的选择，适合入门级教程的学习者。
     
  • 数据集中的关联规则数据分析挖掘
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    本研究专注于探索数据集中隐藏的模式和关系，通过运用先进的关联规则分析与数据挖掘技术，揭示变量间深层次联系，为决策提供有力支持。 这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集，每个数据集包含大约10万条记录，适用于进行关联规则分析。
     
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
     
  • GTD数据分析挖掘
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    GTD数据分析挖掘专注于运用先进的数据科学方法和技术，对个人或组织的任务管理（Getting Things Done, GTD）体系中的大量信息进行深度分析与洞察提取，旨在优化效率和决策过程。 对GDT全球反恐数据集进行了分析和数据挖掘，以确定哪些攻击频繁发生、在何处以及何时发生的规律，并探讨了纬度等因素的影响。此外还预测下一年度哪个地区可能发生恐怖袭击概率最大。采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法进行研究，并尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。
     
  • 数据分析与挖掘
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    《数据分析与挖掘》是一门探索数据背后的规律和价值的学科，通过统计学、机器学习等方法对大量数据进行分析，帮助企业或个人从海量信息中提取有价值的知识。 关于数据分析的几篇论文以及数模课程中的数据分析课件和软件应用资料。
     
  • 数据挖掘中的UCI数据集
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    简介：UCI数据集是加州大学 Irvine分校维护的一个大型机器学习数据库集合，广泛用于学术研究和教育领域中数据挖掘、模式识别及人工智能的研究。 这个UCI数据集非常全面，并且格式为ARFF，希望对大家有帮助。