关联规则挖掘 (一)  Apriori (二)  FilteredAssociator (三)  FPGrowth (四)  GeneralizedSequentislPatterns (五)  PredictiveApriori (六)  Tertius Cluster (一)  CLOPE (二)  Cobweb (三)  DBSCAN (四)  EM (五)  FarthestFrist (六)  FilteredClusterer (七)  HierarchicalClusterer (…

http://www.2cto.com/kf/201109/105758.html 算法大全(C,C++)一. 数论算法 1．求两数的最大公约数function gcd(a,b:integer):integer;beginif b=0 then gcd:=aelse gcd:=gcd (b,a mod b);end ; 2．求两数的最小公倍数function lcm(a,b:integer):integer;beginif a<b then swap(a,b);lcm:=a;while lcm…

C# 经典排序算法大全 选择排序 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace sorter { public class SelectionSorter { private int min; public void Sort(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.Length - 1; ++i) { min = i…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织…

C#字符串数组排序   //排序只带字符的数组,不带数字的 private   string[]   aa   ={ "a ", "c ", "b "}; Array.Sort(aa);     MessageBox.Show(aa[0]);     MessageBox.Show(aa[1]);     MessageBox.Show(aa[2]);   结果是:a,b,c 如果想实现 Array.Sort(arr); 不对!!!!!!!!!!…

第一周-调用weka算法进行数据挖掘 简单数据集data.txt @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute humidity numeric @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,…

目录 Weka算法翻译(部分) 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 1.2 搜索方法 2. 分类算法 2.1 贝叶斯算法 2.2 Functions 2.3 Lazy 2.4 Meta Weka算法翻译(部分) 只翻译了感兴趣的一些算法,都是一些简单的算法. 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 CfsSubsetEval:通过考虑每个特征的单独预测能力以及它们之间的冗余成都来评估属性子集的价值 Classif…

大约一年,我没有照顾的博客,再次拿起笔不知从何写上,想来想去手从最近使用Weka要正确书写. Weka为一个Java基础上的机器学习工具.上手简单,并提供图形化界面.提供如分类.聚类.频繁项挖掘等工具.本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现. 一.算法 J48是基于C4.5实现的决策树算法.对于C4.5算法相关资料太多了.笔者在这里转载一部分(来源:http://blog.csdn.net/zjd950131/article/details/8027081) C4.5是一系列用在机…

假设说世界上仅仅能存在一种基于密度的聚类算法的话.那么它必须是DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise).DBSCAN作为基于密度聚类算法的典型,相对于Kmeans,最大长处是能够自己决定聚类数量.同一时候能够过滤一些噪点.但相对的.对传入的參数较为敏感,而且參数调优全靠经验. 一.算法 对于算法部分仅仅做一些"感性"的分析.详细算法的理论证明以及更精确的形式化描写叙述參考Wiki:http:/…

RWeka (http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html) : 1) 数据输入和输出 WOW():查看Weka函数的参数. Weka_control():设置Weka函数的参数. read.arff():读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据. write.arff:将数据写入Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的文件.…