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基于Weka的数据库挖掘-数据离散化
本文介绍了基于Weka的数据库挖掘中的数据离散化技术,包括等宽离散化、等频离散化和有监督离散化,并提供了相应的代码示例和操作步骤。通过离散化可以简化数据分析和模型构建过程,提高数据挖掘任务的效率和准确性。- 420
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基于weka的数据库挖掘-聚类方法-DBSCAN算法
本文介绍了利用weka实现K-means聚类和DBSCAN聚类的具体流程,以及DBSCAN算法的概念和实现过程。通过密度聚类方法,可发现任意形状的聚类,并对噪声数据不敏感。- 230
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基于Weka的数据库挖掘及数据预处理
本文介绍了使用Weka进行数据库挖掘及数据预处理的方法,包括Weka平台的基本使用方法、数据集分析、数据库连接、数据预处理等步骤和结果。适合对数据分析和JAVA编程有兴趣的读者。- 396
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基于Weka的数据库挖掘-朴素贝叶斯分类方法
本文介绍了基于Weka的数据库挖掘,使用朴素贝叶斯分类方法进行分类。包括概率基础、朴素贝叶斯原理、特征条件独立性假设、参数估计、分类决策、具体实现、朴素贝叶斯优缺点以及与其他分类方法的对比。- 197
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