数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市
2023-09-14 15:56
Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集
2018-02-04 09:30
关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法，能从数据中挖掘出潜在的关联关系。Apriori算法是一种最有影响的
2018-02-04 09:37
本文详细介绍了关于关联规则挖掘——Apriori算法的基本原理以及改进。
2018-02-02 16:46
决策树（decision tree）算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5是基于ID3的，对分裂属性的目标函数做出了改进。
2018-07-21 10:13
数据挖掘工程师多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式，从而通过数据挖掘来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。
2017-12-31 12:41
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统
2017-12-31 12:19
本文从建立伪量测方程的角度，提出了一种异质多传感器的异步量测融合算法，该算法是通过在融合中心建立伪量测方程使各传感器的数据同步，然后利用同步的思想进行处理，最后通过计算
2019-04-30 14:25
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。
2019-07-28 11:49
因为多传感器的使用会产生大量需要处理的数据，因此通常通过融合算法来对数据进行优化。不同传感器采集到的信息可能相互之间可能会不同甚至是有矛盾，使用融合算法可以帮我们弄懂如何保证系统能够准确处理这些数据，使系统最终做出及
2022-03-30 16:29
