fuliang
- 浏览: 1653699 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
最新评论
-
532870393：
请问下，这本书是基于Hadoop1还是Hadoop2？
Hadoop in Action简单笔记（一） -
dongbiying：
不懂呀。。
十大常用数据结构 -
bing_it：
...
使用Spring MVC HandlerExceptionResolver处理异常 -
一别梦心：
按照上面的执行，文件确实是更新了，但是还是找不到kernel， ...
virtualbox 4.08安装虚机Ubuntu11.04增强功能失败解决方法 -
dsjt：
楼主spring 什么版本，我的3.1 ，xml中配置 < ...
使用Spring MVC HandlerExceptionResolver处理异常
相关推荐
邻域粗糙贝叶斯网络是一种数据挖掘方法，它结合了粗糙集理论和贝叶斯网络的优势，以处理不确定性数据，并且在医学数据挖掘领域中具有重要的应用价值。粗糙集理论是由波兰数学家Pawlak提出的，它主要用来分析和处理...
本篇将深入探讨邻域平均法及其C语言实现。 1. **数字图像处理基础**： 数字图像由像素矩阵构成，每个像素代表图像中的一个特定颜色或亮度值。图像处理通常包括图像增强、复原、分割、编码等步骤，目的是改善图像...
5. 数据预处理：将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在数据预处理步骤中的任务。 6. Python 第三方模块：Python 的第三方模块很丰富，Numpy 提供数组支持以及相应的处理函数。 7. 数据归约：数据归约...
在生物医学数据挖掘中，研究人员提出了多种算法，包括数据挖掘的九种常用算法，它们与数据挖掘的五种任务之间的关系息息相关。数据挖掘的五大任务一般包括分类、聚类、关联规则学习、回归和序列模式学习。这些算法...
离群数据挖掘是数据挖掘领域中的一个重要分支，它的核心目标是识别出数据集中的异常点或离群点，这些点在行为、模式或者特征上与数据集中大多数的其他数据点存在显著的差异。在很多领域，如网络安全、金融欺诈检测、...
本文研究了混合型数据的邻域条件互信息熵属性约简算法，该算法可以解决大数据应用场景下的数据挖掘、知识发现和模式识别问题。文章首先回顾了粗糙集理论和属性约简算法的相关研究，然后提出了混合型邻域互信息熵模型...
本篇文章将详细介绍一种名为CURE（Clustering Using REpresentatives）的聚类算法，并探讨其在C语言中的实现。 CURE（Clustering Using REpresentatives）是一种基于密度的聚类算法，由Ganesh et al.于1998年提出。...
8邻域、5邻域和13邻域是指在网格环境中，一个节点可以与之相邻的节点数量。8邻域指的是上下左右四个方向以及对角线上的相邻节点，总共有8个；5邻域则排除了对角线，仅包括上、下、左、右四个方向的邻居；13邻域在8...
"邻域粗糙集"是粗糙集理论的一个拓展，它针对连续性数据处理的问题，克服了经典粗糙集对离散数据的限制。 经典粗糙集模型是由Zdzisław Pawlak在1982年提出的，主要用于处理离散或二元数据。该理论基于信息系统，...
数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，它在信息技术领域扮演着至关重要的角色。聚类分析是数据挖掘中的一个重要分支，主要用于发现数据集中的自然群体或类别，无需事先知道具体的分类信息。在这个数据...
"Matlab三维离散点云的邻域点搜索"是一项关键技术，它涉及到如何在大量的点云数据中快速找到某个点的近邻。在本案例中，我们将深入探讨Matlab中的三种邻域搜索方法：KNN（K最近邻）、球状邻域和柱状邻域，并理解它们...
关联规则提取使用了经典的Apriori算法，该算法通过发现频繁出现的项集来挖掘数据中的关联规则。Apriori算法是数据挖掘中常用的一种算法，它的核心是基于这样一个事实：任何频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。 ...
数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值知识的过程，它利用各种算法来揭示隐藏的模式、关联和趋势。...总的来说，这个软件为数据分析人员提供了一个集成多种经典数据挖掘算法的平台，方便他们在实践中探索和理解数据。
变邻域搜索算法起源于经典的梯度下降法和模拟退火等全局优化算法，它克服了这些算法在搜索过程中可能陷入局部最优的缺点。在每次迭代过程中，算法会根据当前解的质量和搜索历史动态调整邻域范围，从而更好地探索解决...
前阶段在做关于聚类的问题研究，发了篇文章，随附matlab代码。 该程序是基于邻域网格划分实现的聚类。版权原因，该程序内没有附带相应文章，大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。 如果希望讨论聚类...
数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到从大量复杂数据中发现有价值信息的过程。聚类算法作为数据挖掘的一种核心方法，被广泛应用于模式识别、市场分割、社交网络分析等多个领域。本作业主要探讨的是聚类...
数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值知识的过程，它在各个领域都有着广泛的应用，如市场分析、用户行为预测、生物信息学等。在这个过程中，聚类算法是数据挖掘中非常重要的一环，它能将数据自动分类到不同的组或簇...
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是数据挖掘中的一个经典算法，尤其适用于处理非凸形状和有噪声的数据集。 DBSCAN的核心思想是通过密度连接来确定聚类。密度是指数据点周围...
总结，邻域粗糙集属性约简是一种强大的数据挖掘技术，它在处理复杂和不完全信息时具有独特的优势。通过理解其基本概念、操作步骤以及在数据预处理中的应用，我们可以更好地利用这一工具解决实际问题，提升决策效率。