數據倉庫與數據挖掘技術(PPT 81頁)

6.1 分類規則挖掘
6.2 預測分析與趨勢分析規則
6.3 數據挖掘的關聯算法
6.4 數據挖掘的聚類算法
6.5 數據挖掘的統計分析算法
6.6 數據挖掘的品種優化算法
6.7 數據挖掘的進化算法
數據倉庫與數據挖掘技術
第6章 數據挖掘基本算法
6.1 分類規則挖掘
6.1 分類規則挖掘
6.2預測分析與趨勢分析規則
關聯規則挖掘—一個例子
關鍵步驟：挖掘頻繁集
Apriori算法
Apriori算法 — 例子
如何生成候選集
如何計算候選集的支持度
生成候選集的例子
提高Apriori效率的方法
Apriori 夠快了嗎? — 性能瓶頸
6.4數據挖掘的聚類算法
6.7數據挖掘的進化算法
第7章 非結構化數據挖掘
7.1 Web數據挖掘
Web挖掘三種方法比較
7.2 空間群數據挖掘
7.3多媒體數據挖掘
第8章 離群數據挖掘
第8章 離群數據挖掘
8.3離群數據挖掘的算法
8.4新利体育取现 離群數據挖掘
第9章 數據挖掘語言與工具選擇
9.1 數據挖掘語言及其標準化
9.2數據挖掘的研究熱點
9.3 數據挖掘工具的選擇
第10章 知識管理和知識管理係統
10.1 知識管理
10.2 知識管理係統
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