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C4.5数据挖掘算法研究与实现——基于高中文理分科数据分析.doc

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简介：
本论文探讨了C4.5数据挖掘算法，并将其应用于高中学生文理科分科的数据分析中，旨在发现影响学生选科决策的关键因素。 C4.5决策树算法是数据挖掘领域内的经典方法之一。近年来，在我国大多数省份，高中生在文理分科方面面临着重要的选择问题。本段落主要研究了C4.5决策树算法，并针对高中学生的文理分科问题进行了相关分析，旨在帮助学生做出合理的决定，同时也为学校提供了解自己学生特性的依据。在此过程中，我们还对C4.5算法提出了一些改进意见。 关键词：C4.5；决策树；数据挖掘；高中文理分科

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  • C4.5数据挖掘算法研究与实现——基于高中文理分科数据分析.doc
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    本论文探讨了C4.5数据挖掘算法，并将其应用于高中学生文理科分科的数据分析中，旨在发现影响学生选科决策的关键因素。 C4.5决策树算法是数据挖掘领域内的经典方法之一。近年来，在我国大多数省份，高中生在文理分科方面面临着重要的选择问题。本段落主要研究了C4.5决策树算法，并针对高中学生的文理分科问题进行了相关分析，旨在帮助学生做出合理的决定，同时也为学校提供了解自己学生特性的依据。在此过程中，我们还对C4.5算法提出了一些改进意见。 关键词：C4.5；决策树；数据挖掘；高中文理分科
     
  • 航班数据分析的研究论文——基于数据挖掘.pdf
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    本文通过运用数据挖掘技术对航班数据进行深度分析，旨在探索影响航班效率的关键因素，并提出优化建议。 随着云时代的到来，大数据受到了越来越多的关注。物联网、云计算、移动互联网、车联网以及各种设备如手机、平板电脑和PC的普及，使得数据量急剧增加。张猛与刘知青基于这一背景进行了关于航班数据分析的研究，并运用了数据挖掘技术来深入探讨相关问题。
     
  • 基于Weka的C4.5算法数据挖掘实验报告
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    本报告利用Weka平台实施了C4.5决策树算法的数据挖掘实验，分析并优化分类模型性能，探讨其在不同数据集上的应用效果。 本实验报告是数据挖掘课程中使用Weka工具进行C4.5算法决策树分类学习的成果。通过Weka工具的图形界面，对从UCI下载的数据集进行了分类测试。
     
  • 关于文本挖掘在数据挖掘中分类算法的综述.doc
    优质
    本文档对文本挖掘中的分类算法进行了全面回顾和分析，探讨了其在数据挖掘领域的应用及发展趋势。 本段落档《数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述.doc》对数据挖掘领域内的文本挖掘技术及其应用进行了详细探讨，并特别关注了用于处理大规模文本数据集的各种分类算法。文档中涵盖了不同类型的机器学习方法，包括监督、非监督以及半监督学习策略在实际案例分析中的运用情况。此外，还讨论了一些最新的研究趋势和技术挑战，为从事相关领域工作的研究人员提供了宝贵的参考资源和实践指导建议。
     
  • 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。
     
  • 刘莹与中科院的数据挖掘研究
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    刘莹专注于数据挖掘领域的研究工作，特别是在与中国科学院的合作项目中取得了显著成果，推动了大数据分析技术的发展和应用。 这是中科院研究生课程中的数据挖掘课，由刘莹老师讲授，内容很不错。
     
  • 关于Hadoop环境下数据挖掘算法的研究与实现
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    本研究聚焦于在Hadoop环境中数据挖掘算法的应用探索及优化实践，旨在提升大数据处理效率和分析深度。 随着移动智能操作系统技术的进步以及智能手机的普及,我们迎来了移动互联网时代。在这个背景下,每天产生的web应用日志数据量达到了TB甚至PB级规模。如何从这些海量的日志信息中提取出用户的个人偏好和其他重要信息，以便为用户提供个性化的推荐服务，并以此来改善人们的生活质量，成为了各大互联网公司和科研机构的研究热点。 由于开源云计算平台Hadoop的出现,使得处理大规模web日志数据的数据挖掘成为可能。本段落的主要研究内容包括以下几个方面： 一、对Hadoop云服务平台进行了深入探讨。作为Apache旗下的顶级开源项目,Hadoop能够利用成千上万台廉价计算机提供并行计算与存储服务。在这部分的研究中，主要关注了Hadoop平台下的分布式文件系统（HDFS）、并行编程模型MapReduce以及分布式的列型数据库(HBase)。 二、对聚类分析进行了研究。作为数据挖掘中最广泛应用的领域之一,本段落探讨了聚类分析的发展历程、定义及样本间的相似度测量方法，并详细介绍了几种常用的聚类算法。 三、基于Hadoop平台，设计并实现了一个用于数据分析的数据挖掘系统。该系统封装了底层的Hadoop接口，提供了多种聚类算法服务以供用户选择使用。系统的逻辑层次自顶向下依次为：用户层、服务引擎层、数据挖掘引擎层和底层的Hadoop驱动层。 四、对K-Means与PAM两种常见的聚类算法进行了深入研究分析。
     
  • 数据分析与挖掘.zip
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    《数据分析与挖掘》是一本全面介绍如何从大量数据中提取有价值信息的专业书籍。书中涵盖了统计学、机器学习等领域的知识和技能，适合初学者及专业人士阅读参考。 包含十几万条电话、短信、网络及APP数据资源的集合，适用于“Python数据挖掘处理完整项目及详细解释”这篇博客的内容。
     
  • Python数据挖掘与分析
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    《Python数据挖掘与分析》是一本详细介绍如何使用Python进行高效数据分析和数据挖掘的技术书籍，适合希望掌握数据科学技能的数据分析师、程序员阅读。 这是一本很好的讲解Python数据分析与数据挖掘的教材，包含了许多实例，非常适合跟踪学习，并且内容非常详细。
     
  • 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。