随着互联网时代的发展和大数据时代的到来，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。为了让用户从海量信息中高效地获取自己所需的信息，推荐系统应运而生。 推荐系统的主要任务就是联系...

基于 Apriori 算法的关联分析方法。为了克服 Apriori 算法在复杂度和效率方面的缺陷，进一步的介绍了基于 FP-Tree 的频繁模式挖掘方法。 Apriori关联分析算法 Apriori 算法是挖掘产生关联规则所...

DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典型的基于密度的聚类方法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够密度的区域划分为簇，并可...

k-means 算法是一种基于划分的聚类算法，它以 k 为参数，把 n 个数据对象分成 k 个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。 1. 基本思想 k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的数...

聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。 基本概念 聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似...

回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回...

本节主要介绍数据挖掘中常见的分类方法决策树和朴素贝叶斯算法。 决策树算法 决策树（Decision Tree，DT）分类法是一个简单且广泛使用的分类技术。 决策树是一个树状预测模型，它是由结点和有向...

分类和预测是两种使用数据进行预测的方式，可用来确定未来的结果。 分类是用于预测数据对象的离散类别的，需要预测的属性值是离散的、无序的。 预测则是用于预测数据对象的连续取值的，需要预测...