里面包括了apriori算法和eclat算法的源代码，用C++实现的源代码。可以运行出结果，还有一些解释。

统计分析源代码，注释详尽，完美运行，参数齐全。基本包含数学建模评价预测类赛题各个模型。包含数据预处理，概率分布与随机数，常见统计绘图方法，参数估计与假设检验，copula理论，方差分析，回归分析，聚类分析，主成分分析，判别分析，因子分析等等！

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基本概念 类Apriori生成候选算法 FreeSpan算法,PrefixSpan算法 相似性搜索 其他

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使用约束的必要性 在数据挖掘中常使用的几种约束： 知识类型约束：指定要挖掘的知识类型 如关联规则 数据约束： 指定与任务相关的数据集 Find product pairs sold together in Vancouver in Dec.’98. 维/层次约束:指定所用的维或概念结构中的层 in relevance to region, price, brand, customer category. 规则约束：指定要挖掘的规则形式(如规则模板) 单价 (price $200). 兴趣度约束：指定规则兴趣度阈值或统计度量 如 (min_support ? 3%, min_confidence ? 60%).

关联挖掘算法主要包括Apriori和FP-Growth，两者对于不同的场景有着显著地差异性...

分类数据挖掘算法在开发区经济决策方面的应用.pdf

基于matlab的表情识别代码数据挖掘 项目1 在本作业中，您将研究k最近邻，神经网络和SVM分类器在两个实际分类问题上的应用。 用于此分配的数据集已上传到“数据集”文件夹下。 x_train，y_train，x_test和y_test分别表示训练功能，训练标签，测试功能和测试标签。 在x_train和x_test中，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个特征。 问题1 人类活动识别数据集是根据对30名志愿者进行的实验而创建的，以使用智能手机数据识别人类活动。 每个人都在腰部佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动（步行，步行，上楼，下坐，坐着，站立，躺着）。 使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，可以以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 使用信号处理算法处理数据以提取维度561的特征向量。训练集包含7,352个样本，测试集包含2,947个样本。 在此数据集上实现k = 5的k最近邻算法。 使用简单的欧几里德距离度量来计算两个样本之间的距离。 在训练集上训练带有参数2的多项式内核的SVM分类器，并在测试集上进行测试。 您需要为每个课程训练一个SVM。 为了预测测试