人工智能-项目实践-关联规则挖掘-本项目使用了 FP-Growth 和 K-Means 两种算法，挖掘了我校图书馆借阅记录中的隐藏信息，并以此为基础开发了相应的图书推荐算法

质子学 不同分子亚型的肿瘤浸润免疫细胞的预后关联设置ProSTICS对象 ＃Part1：癌症亚型的发现 库（data.table）库（dplyr）库（rTensor）库（nnTensor）库（生存）库（survminer） setwd（“文件路径”）＃〜/ ProTICS / data1 <-fread（file =“ ./Data/data1.txt",header = T）data2 <-fread（file =” ./Data/data2.txt",header = T）诊所数据<-fread（file =“ ./Data/clinic_Data.txt",header = T）colnames（clinicdata）<-c（“ patient_id”，“ death”，“ survival”） source（“ ./ R / functions / normalization

2018全国高校云计算应用创新大赛 最终排名：1 repo为技能赛的赛题一： 购物篮数据集 记录数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 1,692,082 5,267,656 1 71,472 177 用户数据集 用户数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 330,244 1,080,203 4 1,195 130 采用的频繁项集挖掘算法为PFP-Growth 比赛相关信息点 项目结构 　　本项目用scala语言编写，用maven组织。代码结构如下。 项目src/main/AR目录下存放源代码文件。 main文件夹中存放频繁项集挖掘与关联规则生成与关联规则匹配与推荐分值计算这两个模块的代码。 util包里FPTree、AssociationRules是频繁项集挖掘所必须的数据结构，FPNewDef是基于mllib的FP-Growth算法的优化版本。 conf文件夹包含一个Conf类用于

浮云E绘图支持快速开发各类状态图、电子图纸、流程图等。 如果需要画viso、亿图等静态流程、状态等图，直接用浮云E绘图编辑器即可。 如果需要可动态更新图形状态的图，需要用到浮云E绘图编辑器+绘图DLL+其他业务系统(如网络图的网络连接业务模块、流程图的流程进展模块数据)。 本Demo源码详细实现了： 绘图DLL完整加载、更新编辑器生成的静态图元 实现多种业务数据（按Type、按Title或者按Name等）方式的关联业务系统对象，并实时更新图形的展现形式（线、区域、文字、图片的颜色、粗细、风格等） 使用浮云E绘图二次开发的流程： 1. 先使用浮云E绘图编辑器.exe绘制图形 2. 保存绘图数据文件（2个示例文件） 3. 创建第三方C#/VC等工程，集成FYDC.dll和API接口声明（参看Demo） 4. 调用接口函数读写绘图数据，显示图形、更新图形属性，关联业务对象（参看Demo）。

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最详细的多传感器目标跟踪数据关联公式推导与胶囊神经网络在超声波雷达的应用

代码 灰色关联分析代码.rar

这是一个关于数据挖掘中关联规则之Aprior算法的实现。这是从网上找到的一个别人写好的程序，本人只是对这个程序进行了轻微的修改；本人忘记了这个程序是由谁写的，所以如果您发现这个程序的原创作者，可以联系本人，本人深表谢意。