登录
首页 » matlab » 数据挖掘 Binning算法

数据挖掘 Binning算法

于 2019-01-07 发布 文件大小:270KB
0 354
下载积分: 1 下载次数: 7

代码说明:

  数据挖掘中的binning算法,用于数据预处理(Binning algorithm in data mining for data preprocessing)

文件列表:

数据挖掘 Binning算法, 0 , 2017-05-01
数据挖掘 Binning算法\1.jpg, 37080 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\2.jpg, 83558 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\3.jpg, 55838 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\4.jpg, 79176 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\5.jpg, 35016 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\6.jpg, 36455 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\7.jpg, 80629 , 2017-03-17
数据挖掘 Binning算法\Binning.m, 2091 , 2018-06-22

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 微博
    利用python调用新浪api接口实现的新浪微博数据的挖掘,能够获取指定的经纬度地点的微博动态信息,还能够将其写入MySQL数据库中。
    2022-07-12 15:52:46下载
    积分:1
  • 0056764
    这是一本经典数值算法书,包含多种算法的理论,为编程者具有一定参考意义()
    2018-05-25 16:07:55下载
    积分:1
  • OPTICS
    此为利用optics聚类方法剔除风电异常数据后,采用极限学习机验证的代码(optics data mining)
    2017-03-22 19:29:22下载
    积分:1
  • YTCVI47
    徐士良《C常用算法程序集》第2版 第2部分()
    2018-02-05 12:36:49下载
    积分:1
  • rcitime__type
    二进制粒子群优化算法pso,主程序:swarmpso m 它包括以下子程序: 1  初始化:swarminit m 2  适应值计算函()
    2017-12-09 12:19:17下载
    积分:1
  • SSTCA
    半监督迁移SSTCA算法实现,matlab代码。包括拉普拉斯图矩阵(Semisupervised Domain Adaptation via Transfer Component Analysis)
    2021-04-23 13:58:48下载
    积分:1
  • piactical__algorithm
    一个很实用的采用Neville算法的拉格朗日插值程序,(A very practical Lagrange interpolation program using Neville algorithm,)
    2018-09-03 22:04:52下载
    积分:1
  • 机器学习与R语言(machine_learning)
    机器学习与R语言(machine_learning)源代码下载,内含R语言实现机器学习算法和应用案例(Machine learning and R language (machine_learning) source code download, containing R language to implement machine learning algorithms and application cases)
    2020-09-26 17:17:47下载
    积分:1
  • FDP聚类算法
    说明:  一种无监督的聚类算法,基于密度聚类,名称为基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类(Clustering by fast search and find of desity peaks)
    2020-02-24 15:43:51下载
    积分:1
  • python 实现随机森林
    应用背景 数据   :两个月之内 40000个客户的15个数据字段   包含客户的 地          理位置,职业,职级,年收入,。。。。。。    购买过得产品 目的:对新客户进行推荐一个适合该客户的产品, 对老客户推荐可能再购买的产品 数据处理    数据清洗:   describe 每个特征统计分析       方差     -分析缺陷特征和波动性                 空值赋值为  “-1 “              -  保证模型的可使用    数据归一化:eg:邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分  – 特征的重要性 关键技术特征选择    随机森林:  判断特征的重要性 :思考为何重要性高     AHP    :  迭代设置每个特征的权重 模型选择   :根据数据量数量,是否有标签,分类or回归选取 关于模型选择时候我想用协同过滤  但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的   是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么?
    2022-02-25 17:28:51下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载