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数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

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资源简介

数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法 Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类 Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法 Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法 Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法 GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法 IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法 LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法 LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法 RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法 SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法 SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法 StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法 StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法 其他经典DM算法 包名 目录名 算法名 Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法 Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法 Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法 Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法 Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法 Others DataMining_GA GA-遗传算法 Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法 Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类 Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法 Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法 Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法 Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法 18大经典DM算法 18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。 C4.5 C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。详细介绍链接 CART CART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接 KNN K最近邻算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。详细介绍链接 Naive Bayes 朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

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代码片段和文件信息 

package DataMining_Apriori;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.text.MessageFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * apriori算法工具类
 * 
 * @author lyq
 * 
 */
public class AprioriTool {
	// 最小支持度计数
	private int minSupportCount;
	// 测试数据文件地址
	private String filePath;
	// 每个事务中的商品ID
	private ArrayList totalGoodsIDs;
	// 过程中计算出来的所有频繁项集列表
	private ArrayList resultItem;
	// 过程中计算出来频繁项集的ID集合
	private ArrayList resultItemID;

	public AprioriTool（String filePath int minSupportCount） {
		this.filePath = filePath;
		this.minSupportCount = minSupportCount;
		readDataFile（）;
	}

	/**
	 * 从文件中读取数据
	 */
	private void readDataFile（） {
		File file = new File（filePath）;
		ArrayList dataArray = new ArrayList（）;

		try {
			BufferedReader in = new BufferedReader（new FileReader（file））;
			String str;
			String[] tempArray;
			while （（str = in.readLine（）） != null） {
				tempArray = str.split（“ “）;
				dataArray.add（tempArray）;
			}
			in.close（）;
		} catch （IOException e） {
			e.getStackTrace（）;
		}

		String[] temp = null;
		totalGoodsIDs = new ArrayList<>（）;
		for （String[] array : dataArray） {
			temp = new String[array.length - 1];
			System.arraycopy（array 1 temp 0 array.length - 1）;

			// 将事务ID加入列表吧中
			totalGoodsIDs.add（temp）;
		}
	}

	/**
	 * 判读字符数组array2是否包含于数组array1中
	 * 
	 * @param array1
	 * @param array2
	 * @return
	 */
	public boolean iSStrContain（String[] array1 String[] array2） {
		if （array1 == null || array2 == null） {
			return false;
		}

		boolean iSContain = false;
		for （String s : array2） {
			// 新的字母比较时，重新初始化变量
			iSContain = false;
			// 判读array2中每个字符，只要包括在array1中 ，就算包含
			for （String s2 : array1） {
				if （s.equals（s2）） {
					iSContain = true;
					break;
				}
			}

			// 如果已经判断出不包含了，则直接中断循环
			if （!iSContain） {
				break;
			}
		}

		return iSContain;
	}

	/**
	 * 项集进行连接运算
	 */
	private void computelink（） {
		// 连接计算的终止数，k项集必须算到k-1子项集为止
		int endNum = 0;
		// 当前已经进行连接运算到几项集开始时就是1项集
		int currentNum = 1;
		// 商品，1频繁项集映射图
		HashMap itemMap = new HashMap<>（）;
		FrequentItem tempItem;
		// 初始列表
		ArrayList list = new ArrayList<>（）;
		// 经过连接运算后产生的结果项集
		resultItem = new ArrayList<>（）;
		resultItemID = new ArrayList<>（）;
		// 商品ID的种类
		ArrayList idType = new ArrayList<>（）;
		for （String[] a : totalGoodsIDs） {
			for （String s : a） {
				if （!idType.contains（s）） {
					tempItem = new FrequentItem（new String[] { s } 1）;
					idType.add（s）;
					resultItemID.add（new String[] { s }）;
				} else {
					// 支持度计数加1
					tempItem = itemMap.get（s）;
					tempItem.setCount（tempItem.getCount（） + 1）;
				}
				itemMap.put（s tempItem）;
			}
		}
		// 将初始频繁项集转入到列表中，以便继续做连接运算
		for （Map.Entry entry : itemMap.entrySet（）） {
			list.add（（FrequentItem） entry.getValue（））;
		}
		// 按照商品ID进行排序，否则连接计

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\
     文件         483  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\.gitattributes
     文件         606  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\.gitignore
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_Apriori\
     文件       10208  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_Apriori\AprioriTool.java
     文件         307  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_Apriori\Client.java
     文件        1014  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_Apriori\FrequentItem.java
     文件          72  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_Apriori\testInput.txt
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_FPTree\
     文件         354  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_FPTree\Client.java
     文件       10964  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_FPTree\FPTreeTool.java
     文件        1553  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_FPTree\TreeNode.java
     文件          72  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\AssociationAnalysis\DataMining_FPTree\testInput.txt
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\BaggingAndBoosting\
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\BaggingAndBoosting\DataMining_AdaBoost\
     文件        7231  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\BaggingAndBoosting\DataMining_AdaBoost\AdaBoostTool.java
     文件         348  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\BaggingAndBoosting\DataMining_AdaBoost\Client.java
     文件        1016  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\BaggingAndBoosting\DataMining_AdaBoost\Point.java
     文件          65  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\BaggingAndBoosting\DataMining_AdaBoost\input.txt
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_CART\
     文件        1443  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_CART\AttrNode.java
     文件       13879  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_CART\CARTTool.java
     文件         234  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_CART\Client.java
     文件         468  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_CART\input.txt
     目录           0  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_ID3\
     文件         995  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_ID3\AttrNode.java
     文件         287  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_ID3\Client.java
     文件         214  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_ID3\DataNode.java
     文件       11441  2015-08-02 06:36  DataMiningAlgorithm-master\Classification\DataMining_ID3\ID3Tool.java
............此处省略164个文件信息

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