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10大数据挖掘算法及其简介

AiTechYun 编辑：xiangxiaoshan 我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。例如，假设在患者数据集中。...这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。

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10大数据挖掘算法及其简介

我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。例如，假设在患者数据集中。...这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。

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【数据挖掘】数据挖掘与生活：算法分类和应用

但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...二、基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?

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数据挖掘算法及相关应用

文/黄成甲数椐挖掘是指从原始的、未加工的海量数据中提取出有用信息。简言之，数据挖掘是有目的的收集教据，并对数据进行分析，从中找到有价值的信息或者模式。...数据挖掘吸收了统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索等技术，所以，它是一门综合学科。数据挖掘现已在商业智能（BI)、远程医疗、教育和电子商务等领域成功应用。...数据挖掘需要具备良好的熟学素养，统计学、概率论的知识也必不可少，同时数据挖掘还涉及到数据库、机器学习、信息检索、数据结构和基本的计算机编程能力。...它还涉及一些相关领域的专业知识，可以说，数据挖掘是一门综合性比较高的学科，在不同领域应用的其体应用方法也不同。由于跨越的科目比较多，初学者往往需要其备多科目的基础知识才能学习数据挖掘。...其缺点是算法的时间复杂度较高，因此不能处理高维度数据。分析互联网上大众情绪数据挖掘算法可以对互联网上的数据进行分析，例如分析社交网络上大众的情绪。

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数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法

今天说一说数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法,希望能够帮助大家进步!!!...前言：　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位...另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。　　近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。...具体例子可以参考网页：SVD在推荐系统中的应用。　　...依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集，有些项需要递归的去挖掘，比较麻烦，比如m节点，具体的过程可以参考博客：Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法)，里面讲得很详细

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HMAC算法及其应用

MAC是通过MAC算法+密钥+要加密的信息一起计算得出的。同hash算法（消息摘要）相比，消息摘要只能保证消息的完整性，即该消息摘要B是这个消息A生成的。...而MAC算法能够保证消息的正确性，即判断确实发的是消息A而不是消息C。...HMAC的MAC算法是hash算法，它可以是MD5, SHA-1或者 SHA-256，他们分别被称为HMAC-MD5，HMAC-SHA1， HMAC-SHA256。...HMAC的应用 hmac主要应用在身份验证中，如下是它的使用过程： 1. 客户端发出登录请求（假设是浏览器的GET请求） 2. 服务器返回一个随机值，并在会话中记录这个随机值 3....服务器读取用户数据库中的用户密码和步骤2中发送的随机值做与客户端一样的hmac运算，然后与用户发送的结果比较，如果结果一致则验证用户合法。

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EM算法及其应用

就是EM算法是: 一种迭代式的算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计....EM算法的应用 GMM GMM(Gaussian Mixture Model)就是指对样本的概率密度（density estimation）分布进行估计，而估计采用的模型是多个高斯模型的加权和，其中的每个高斯模型就代表了一个类...参考EM算法的套路，首先猜测隐类别变量z，然后更新其它参数(Φ, μ, ∑). ? Wji表示第i个数据点属于第j个cluster的概率. 具体的Wji的计算可以使用贝叶斯公式: ?...dict(size=12)) plt.show() 代码大意是使用不同的covariance类型({‘full’, ‘tied’, ‘diag’, ‘spherical’})，来观察GMM对iris数据集的聚类效果.... iris数据集由150个样本组成，每个样本的特征是4维，3个类别(setosa,versicolor,virginica).

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HMAC算法及其应用

MAC是通过MAC算法+密钥+要加密的信息一起计算得出的。同hash算法（消息摘要）相比，消息摘要只能保证消息的完整性，即该消息摘要B是这个消息A生成的。...而MAC算法能够保证消息的正确性，即判断确实发的是消息A而不是消息C。...HMAC的MAC算法是hash算法，它可以是MD5, SHA-1或者 SHA-256，他们分别被称为HMAC-MD5，HMAC-SHA1， HMAC-SHA256。...HMAC的应用 hmac主要应用在身份验证中，如下是它的使用过程：客户端发出登录请求（假设是浏览器的GET请求）服务器返回一个随机值，并在会话中记录这个随机值客户端将该随机值作为密钥，用户密码进行...hmac运算，然后提交给服务器服务器读取用户数据库中的用户密码和步骤2中发送的随机值做与客户端一样的hmac运算，然后与用户发送的结果比较，如果结果一致则验证用户合法。

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数据挖掘与生活：算法分类和应用

但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...二、基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?

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数据挖掘与生活：算法分类和应用

但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...二、基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?

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数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，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,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。...CBA算法是一种集成挖掘算法，因为他是建立在关联规则挖掘算法之上的，在已有的关联规则理论前提下，做分类判断，只是在算法的开始时对数据做处理，变成类似于事务的形式。...详细介绍链接 RoughSets 粗糙集算法。粗糙集理论是一个比较新颖的数据挖掘思想。这里使用的是用粗糙集进行属性约简的算法，通过上下近似集的判断删除无效的属性，进行规制的输出。...详细介绍链接 GSpan gSpan算法属于图挖掘算法领域。，主要用于频繁子图的挖掘，相较于其他的图算法，子图挖掘算法是他们的一个前提或基础算法。...详细介绍链接 GA_Maze 遗传算法在走迷宫游戏中的应用。将走迷宫中的搜索出口路径的问题转化为遗传算法中的问题通过构造针对此特定问题的适值函数，基因移动方向的定位，巧的进行问题的求解。

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数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。图算法，搜索算法等

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。...GA-遗传算法 Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法 Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类...CBA算法是一种集成挖掘算法，因为他是建立在关联规则挖掘算法之上的，在已有的关联规则理论前提下，做分类判断，只是在算法的开始时对数据做处理，变成类似于事务的形式。...详细介绍链接 RoughSets粗糙集算法。粗糙集理论是一个比较新颖的数据挖掘思想。这里使用的是用粗糙集进行属性约简的算法，通过上下近似集的判断删除无效的属性，进行规制的输出。...详细介绍链接 GA_Maze遗传算法在走迷宫游戏中的应用。将走迷宫中的搜索出口路径的问题转化为遗传算法中的问题通过构造针对此特定问题的适值函数，基因移动方向的定位，巧的进行问题的求解。

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数据挖掘算法—SVM算法

相关概念分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别。...线性分类器起源在实际中我们往往遇到这样的问题：给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。...就需要用到n-1维的超平面将空间切割开，数学描述：如果用x表示数据点，用y表示类别，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane），把空间切割开，W^{T}中的...而逻辑回归中呢，将-3代入g(z)，我们就知道，该数据属于类别1的概率是0.05（近似数值），那么属于类别-1的概率就是1 – 0.05 = 0.95。 SVM SVM最基本的应用是分类。...这个还没有用到高维映射哪，如果再加上高维映射的处理，算法恐怕就更复杂了。所以，穷举法是不太现实的。核函数在原始特征的维度上，能直接找到一条分离超平面将数据完美的分成两类的情况。但如果找不到呢？

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数据挖掘算法-KNN算法

算法简介邻近算法，又叫K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。...kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。...算法思路如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。通常 K 的取值比较小，不会超过20。...KNN算法实现鸢尾花数据集 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150...： 150：数据集中数据的总条数 4：特征值的类别数，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

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【数据挖掘】数据挖掘特异群组挖掘的框架与应用

特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。...为此，系统地阐述了特异群组挖掘任务，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的形式化描述及其基础算法，最后，列举了特异群组挖掘的几个重点应用。...本文系统地阐述了特异群组挖掘任务的框架，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的形式化描述及其基础算法，最后，列举了特异群组挖掘的几个重点应用。...特异群组挖掘、聚类和异常检测都是根据数据对象间的相似程度来划分数据对象的数据挖掘任务，但它们在问题定义、算法设计和应用效果上存在差异[5]。...本文讨论了特异群组挖掘任务在问题定义、算法实现和应用等方面与聚类、异常检测之间的差异，指出挖掘的需求决定了簇、特异群组、异常点的本质，表明了相似性理论是大数据挖掘技术研究的基础和关键；给出了一个易于理解和应用的特异群组挖掘任务的形式化描述及其实现算法

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SPFA 算法：实现原理及其应用

二、SPFA 算法1、SPFA算法的基本流程1....这个问题引发了很多OI选手和出题人的讨论，虽然 SPFA 算法在实际应用中具有一定的优势，但它也有一些缺点，导致它被称为"已死"的算法之一。...因此，SPFA 算法的时间复杂度是不稳定的。存在更好的算法：对于单源最短路径问题，已经有更好的算法出现，如 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。...这些算法在时间复杂度和稳定性方面都比 SPFA 算法更优秀。...因此，SPFA 算法已经不是首选算法，也可以说是已经“死亡”了。图片

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SPFA 算法：实现原理及其应用

二、SPFA 算法 1、SPFA算法的基本流程 1....这个问题引发了很多OI选手和出题人的讨论，虽然 SPFA 算法在实际应用中具有一定的优势，但它也有一些缺点，导致它被称为"已死"的算法之一。...因此，SPFA 算法的时间复杂度是不稳定的。存在更好的算法：对于单源最短路径问题，已经有更好的算法出现，如 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。...这些算法在时间复杂度和稳定性方面都比 SPFA 算法更优秀。...因此，SPFA 算法已经不是首选算法，也可以说是已经“死亡”了。

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量子近似优化算法及其应用

量子近似优化算法及其应用量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。...一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。...2.量子近似优化算法及其应用 TensorFlow Quantum (TFQ) 专为解决 NISQ 时代的量子机器学习问题而设计。...由于已经将图形映射到QAOA线路中，因此没有QAOA输入数据和标签。使用TFQ框架需要指定哈达玛线路作为输入，并将其转换为TFQ张量。...同时QuTrunk还可以作为其他上层量子计算应用的基础，比如：量子算法、量子可视化编程、量子机器学习等。目前QuTrunk以QuSprout作为后端。

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【算法】归并排序及其应用

一、归并排序归并排序的思路归并排序是典型的分治算法，把一个数组的排序，分为两个子序列的排序，然后将两个有序序列合并。以上就是整个算法的核心。整个过程如下图所示（图侵删）： ?...范围的内容被复制回原数组） for(i = 0; i < help.length; i++) { arr[l + i] = help[i]; } } 二、归并排序的延伸算法...for(i = 0; i < help.length; i++) { arr[l + i] = help[i]; } return res; } 可以发现，相比归并排序算法...例如：1, 5, 6, 3, 2的逆序对为(3,2), (5,2), (6,2), (5,3), (6,3) 算法思路跟上一道题一样，在merge的基础上进行拓展。...arr[p1] <= arr[p2]) { help[i++] = arr[p1++]; }else { // 左 > 右，说明以p1为界限，p1~m之间的数据都大于右

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【数据挖掘】基于数据挖掘技术的CRM应用

数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后，应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型，是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。...数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。...在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。　　（四）建立模型　　建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。...这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。　　...（六）部署和应用　　将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。

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