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数据挖掘算法及Clementine应用实例与数据集RAR

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本资源包含多种数据挖掘算法的应用案例和具体数据集，通过IBM Clementine工具实现。适合学习数据分析和数据挖掘技术的研究者使用。 数据挖掘算法与Clementine 数据及案例.rar

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  • 数据挖掘算法及Clementine应用实例与数据集RAR
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    本资料合集涵盖了Apriori和C4.5两种经典的数据挖掘算法，并提供了Python实现代码，适合学习与实践。 apriori、ID3、C4.5、FP树等算法的Python实现。
     
  • Clementine决策树实验的数据挖掘PPT
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    本PPT聚焦于使用Clementine软件进行数据挖掘时的Clementine决策树实验，详细解析了构建、优化及解读决策树模型的过程与技巧。 北航软件学院数据仓库与数据挖掘实验课助教PPT内容清晰明了，请使用OFFICE2007重新制作一份。
     
  • 数据挖掘中的回归分析及SPSS Clementine的应用原理
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    本课程探讨了数据挖掘中回归分析的核心理论与实践技巧，并深入讲解了如何利用SPSS Clementine工具进行高效的数据建模和预测分析。 回归分析的基本原理包括一元线性回归分析、多元线性回归分析以及非线性回归分析。
     
  • Abalone数据集.rar（数据挖掘 数据集）
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    Abalone数据集.rar包含用于数据挖掘研究和教学目的的阿伯洛奈（鲍鱼）数据集。此数据集有助于预测鲍鱼的年龄，促进机器学习模型开发与评估。 Abalone Data Set.rar（数据挖掘 数据集）
     
  • 《R语言数据挖掘》实例代码与数据集RAR包
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    《R语言数据挖掘》一书配套资源，包括书中所有案例源码及数据文件，助力读者实践与掌握数据分析技巧。 本资源包含了《R语言数据挖掘》一书中所有的代码与案例数据。
     
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    本资源探讨了多种聚类算法及其在数据挖掘领域的实际应用，旨在帮助读者理解如何通过无监督学习方法发现大数据集中的潜在模式和结构。 此资源包含两个文件夹。一个文件夹内有五种聚类算法的源码（包括二分K-Means算法、K-Means算法、DBscan算法、层次算法和GMM算法），另一个文件夹则包含了这五种聚类算法的实验结果及评价。
     
  • 数据挖掘数据.rar
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    《数据挖掘数据》资源包包含了多种类型的数据集和工具，旨在帮助用户学习并实践数据预处理、特征选择以及模式识别等技术。适用于学术研究及个人技能提升。 实验报告请在我的博客上查看。本压缩包内包含Python代码、建模数据以及预测数据，并附有字段解释。本次设计任务是实现信贷用户逾期预测功能。具体要求如下：利用所学的数据挖掘算法对给定的数据进行训练，得出信用评估模型；依据该模型对1000个贷款申请人是否会出现逾期行为做出预测（0-未逾期 1-逾期）。
     
  • ID3算法在数据挖掘中的应用
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    本文探讨了ID3算法在数据挖掘领域的应用，通过分析其原理和流程，展示了该算法如何有效处理分类问题，并应用于实际案例中。 本段落由@Joe Chael贡献，介绍了使用ID3算法进行配眼镜决策分类所需的数据集。数据集中包含五个属性。详情可参考相关文献或资料。