数据挖掘源码
① 数据挖掘源代码
基本Kmeans算法实现 C++代码
#include<iostream>
#include<sstream>
#include<fstream>
#include<vector>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#definek3//簇的数目
usingnamespacestd;
//存放元组的属性信息
typedefvector<double>Tuple;//存储每条数据记录
intdataNum;//数据集中数据记录数目
intdimNum;//每条记录的维数
//计算两个元组间的欧几里距离
doublegetDistXY(constTuple&t1,constTuple&t2)
{
doublesum=0;
for(inti=1;i<=dimNum;++i)
{
sum+=(t1[i]-t2[i])*(t1[i]-t2[i]);
}
returnsqrt(sum);
}
//根据质心，决定当前元组属于哪个簇
intclusterOfTuple(Tuplemeans[],constTuple&tuple){
doubledist=getDistXY(means[0],tuple);
doubletmp;
intlabel=0;//标示属于哪一个簇
for(inti=1;i<k;i++){
tmp=getDistXY(means[i],tuple);
if(tmp<dist){dist=tmp;label=i;}
}
returnlabel;
}
//获得给定簇集的平方误差
doublegetVar(vector<Tuple>clusters[],Tuplemeans[]){
doublevar=0;
for(inti=0;i<k;i++)
{
vector<Tuple>t=clusters[i];
for(intj=0;j<t.size();j++)
{
var+=getDistXY(t[j],means[i]);
}
}
//cout<<"sum:"<<sum<<endl;
returnvar;
}
//获得当前簇的均值（质心）
TuplegetMeans(constvector<Tuple>&cluster){
intnum=cluster.size();
Tuplet(dimNum+1,0);
for(inti=0;i<num;i++)
{
for(intj=1;j<=dimNum;++j)
{
t[j]+=cluster[i][j];
}
}
for(intj=1;j<=dimNum;++j)
t[j]/=num;
returnt;
//cout<<"sum:"<<sum<<endl;
}
voidprint(constvector<Tuple>clusters[])
{
for(intlable=0;lable<k;lable++)
{
cout<<"第"<<lable+1<<"个簇："<<endl;
vector<Tuple>t=clusters[lable];
for(inti=0;i<t.size();i++)
{
cout<<i+1<<".(";
for(intj=0;j<=dimNum;++j)
{
cout<<t[i][j]<<",";
}
cout<<") ";
}
}
}
voidKMeans(vector<Tuple>&tuples){
vector<Tuple>clusters[k];//k个簇
Tuplemeans[k];//k个中心点
inti=0;
//一开始随机选取k条记录的值作为k个簇的质心（均值）
srand((unsignedint)time(NULL));
for(i=0;i<k;){
intiToSelect=rand()%tuples.size();
if(means[iToSelect].size()==0)
{
for(intj=0;j<=dimNum;++j)
{
means[i].push_back(tuples[iToSelect][j]);
}
++i;
}
}
intlable=0;
//根据默认的质心给簇赋值
for(i=0;i!=tuples.size();++i){
lable=clusterOfTuple(means,tuples[i]);
clusters[lable].push_back(tuples[i]);
}
doubleoldVar=-1;
doublenewVar=getVar(clusters,means);
cout<<"初始的的整体误差平方和为："<<newVar<<endl;
intt=0;
while(abs(newVar-oldVar)>=1)//当新旧函数值相差不到1即准则函数值不发生明显变化时，算法终止
{
cout<<"第"<<++t<<"次迭代开始："<<endl;
for(i=0;i<k;i++)//更新每个簇的中心点
{
means[i]=getMeans(clusters[i]);
}
oldVar=newVar;
newVar=getVar(clusters,means);//计算新的准则函数值
for(i=0;i<k;i++)//清空每个簇
{
clusters[i].clear();
}
//根据新的质心获得新的簇
for(i=0;i!=tuples.size();++i){
lable=clusterOfTuple(means,tuples[i]);
clusters[lable].push_back(tuples[i]);
}
cout<<"此次迭代之后的整体误差平方和为："<<newVar<<endl;
}
cout<<"Theresultis: ";
print(clusters);
}
intmain(){
charfname[256];
cout<<"请输入存放数据的文件名：";
cin>>fname;
cout<<endl<<"请依次输入:维数样本数目"<<endl;
cout<<endl<<"维数dimNum:";
cin>>dimNum;
cout<<endl<<"样本数目dataNum:";
cin>>dataNum;
ifstreaminfile(fname);
if(!infile){
cout<<"不能打开输入的文件"<<fname<<endl;
return0;
}
vector<Tuple>tuples;
//从文件流中读入数据
for(inti=0;i<dataNum&&!infile.eof();++i)
{
stringstr;
getline(infile,str);
istringstreamistr(str);
Tupletuple(dimNum+1,0);//第一个位置存放记录编号，第2到dimNum+1个位置存放实际元素
tuple[0]=i+1;
for(intj=1;j<=dimNum;++j)
{
istr>>tuple[j];
}
tuples.push_back(tuple);
}
cout<<endl<<"开始聚类"<<endl;
KMeans(tuples);
return0;
}
② 基于web的数据挖掘 如何实现
可以使用VB自做一个。非常简单，如果VB你能作出来那么基于ASP的就哼容易。你可以参考一下VB的歌词收录的东西
③ 急求！数据挖掘聚类、分类、关联算法java源码，大神帮帮忙。麻烦传个
首先自己确定用什么算法，然后自己去网上找对应的实现。思路是相通的
④ 谁有数据挖掘算法源代码啊
你也研究算法啊，我也刚开始，交个朋友呗，2674457337，你可以去程序员网站下载，我那也下载了点MATLAB的，如果是这个，我那也有。基本的。
⑤ 数据挖掘需要哪些技能
需要学习工程能力和算法能力。
工程能力：
（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言。
（ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理。
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作。
算法能力：
（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论。
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）。
关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力点击预约免费试听课。
⑥ 谁有数据挖掘算法的源码
已经给你发了，分拿来
⑦ 求助高手，数据挖掘相关的程序源代码，跪求啊！！！
.........\Ada_Boost.m
function D = ada_boost(train_features, train_targets, params, region);
% Classify using the AdaBoost algorithm
% Inputs:
% features - Train features
% targets - Train targets
% Params - [NumberOfIterations, Weak Learner Type, Learner's parameters]
% region - Decision region vector: [-x x -y y number_of_points]
%
% Outputs
% D - Decision sufrace
%
% NOTE: This algorithm is very tuned to the 2D nature of the toolbox!
[k_max, weak_learner, alg_param] = process_params(params);
[Ni,M] = size(train_features);
D = zeros(region(5));
W = ones(1,M)/M;
IterDisp = 10;
%Find where the training features fall on the decision grid
N = region(5);
mx = ones(N,1) * linspace (region(1),region(2),N);
my = linspace (region(3),region(4),N)' * ones(1,N);
flatxy = [mx(:), my(:)]';
train_loc = zeros(1,M);
for i = 1:M,
dist = sqrt(sum((flatxy - train_features(:,i)*ones(1,N^2)).^2));
[m, train_loc(i)] = min(dist);
end
%Do the AdaBoosting
for k = 1:k_max,
%Train weak learner Ck using the data sampled according to W:
%...so sample the data according to W
randnum = rand(1,M);
cW = cumsum(W);
indices = zeros(1,M);
for i = 1:M,
%Find which bin the random number falls into
loc = max(find(randnum(i) > cW))+1;
if isempty(loc)
indices(i) = 1;
else
indices(i) = loc;
end
end
%...and now train the classifier
Ck = feval(weak_learner, train_features(:, indices), train_targets(indices), alg_param, region);
Ckl = Ck(:);
%Ek <- Training error of Ck
Ek = sum(W.*(Ckl(train_loc)' ~= train_targets));
if (Ek == 0),
break
end
%alpha_k <- 1/2*ln(1-Ek)/Ek)
alpha_k = 0.5*log((1-Ek)/Ek);
%W_k+1 = W_k/Z*exp(+/-alpha)
W = W.*exp(alpha_k*(xor(Ckl(train_loc)',train_targets)*2-1));
W = W./sum(W);
%Update the decision region
D = D + alpha_k*(2*Ck-1);
if (k/IterDisp == floor(k/IterDisp)),
disp(['Completed ' num2str(k) ' boosting iterations'])
end
end
D = D>
⑧ 基于数据挖掘的知识管理系统的源代码
要求这么多，连个悬赏都没有
就算有悬赏，估计也没人给你
起码要给人民币吧，少了也不行
市场经济时期了，有病才给你
而且你这应该叫，剽窃他人成果
谁给你，谁傻蛋。
这个回答绝对是标准答案，lz不用考虑其他回答了。
⑨ 数据挖掘分类算法的源码有哪些
在R语言中可以用Rpart函数调取