DMman(数据挖掘青年)--数据挖掘经典算法(转)

[数据挖掘]数据挖掘经典算法(转)
网上资源
数据挖掘青年 发表于 2007-12-13 21:45:38
 
Classification
==============
#1. C4.5
Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning.
Morgan Kaufmann Publishers Inc.
#2. CART
L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and
Regression Trees. Wadsworth, Belmont, CA, 1984.
#3. K Nearest Neighbours (kNN)
Hastie, T. and Tibshirani, R. 1996. Discriminant Adaptive Nearest
Neighbor Classification. IEEE Trans. Pattern
Anal. Mach. Intell. (TPAMI). 18, 6 (Jun. 1996), 607-616.
DOI= http://dx.doi.org/10.1109/34.506411
#4. Naive Bayes
Hand, D.J., Yu, K., 2001. Idiot‘s Bayes: Not So Stupid After All?
Internat. Statist. Rev. 69, 385-398.
Statistical Learning
====================
#5. SVM
Vapnik, V. N. 1995. The Nature of Statistical Learning
Theory. Springer-Verlag New York, Inc.
#6. EM
McLachlan, G. and Peel, D. (2000). Finite Mixture Models.
J. Wiley, New York.
Association Analysis
====================
#7. Apriori
Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast Algorithms for Mining
Association Rules. In Proc. of the 20th Int‘l Conference on Very Large
Databases (VLDB ‘94), Santiago, Chile, September 1994.
http://citeseer.comp.nus.edu.sg/agrawal94fast.html
#8. FP-Tree
Han, J., Pei, J., and Yin, Y. 2000. Mining frequent patterns without
candidate generation. In Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD
international Conference on Management of Data (Dallas, Texas, United
States, May 15 - 18, 2000). SIGMOD ‘00. ACM Press, New York, NY, 1-12.
DOI= http://doi.acm.org/10.1145/342009.335372
Link Mining
===========
#9. PageRank
Brin, S. and Page, L. 1998. The anatomy of a large-scale hypertextual
Web search engine. In Proceedings of the Seventh international
Conference on World Wide Web (WWW-7) (Brisbane,
Australia). P. H. Enslow and A. Ellis, Eds. Elsevier Science
Publishers B. V., Amsterdam, The Netherlands, 107-117.
DOI= http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7552(98)00110-X
#10. HITS
Kleinberg, J. M. 1998. Authoritative sources in a hyperlinked
environment. In Proceedings of the Ninth Annual ACM-SIAM Symposium on
Discrete Algorithms (San Francisco, California, United States, January
25 - 27, 1998). Symposium on Discrete Algorithms. Society for
Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, 668-677.
Clustering
==========
#11. K-Means
MacQueen, J. B., Some methods for classification and analysis of
multivariate observations, in Proc. 5th Berkeley Symp. Mathematical
Statistics and Probability, 1967, pp. 281-297.
#12. BIRCH
Zhang, T., Ramakrishnan, R., and Livny, M. 1996. BIRCH: an efficient
data clustering method for very large databases. In Proceedings of the
1996 ACM SIGMOD international Conference on Management of Data
(Montreal, Quebec, Canada, June 04 - 06, 1996). J. Widom, Ed.
SIGMOD ‘96. ACM Press, New York, NY, 103-114.
DOI= http://doi.acm.org/10.1145/233269.233324
Bagging and Boosting
====================
#13. AdaBoost
Freund, Y. and Schapire, R. E. 1997. A decision-theoretic
generalization of on-line learning and an application to
boosting. J. Comput. Syst. Sci. 55, 1 (Aug. 1997), 119-139.
DOI= http://dx.doi.org/10.1006/jcss.1997.1504
Sequential Patterns
===================
#14. GSP
Srikant, R. and Agrawal, R. 1996. Mining Sequential Patterns:
Generalizations and Performance Improvements. In Proceedings of the
5th international Conference on Extending Database Technology:
Advances in Database Technology (March 25 - 29, 1996). P. M. Apers,
M. Bouzeghoub, and G. Gardarin, Eds. Lecture Notes In Computer
Science, vol. 1057. Springer-Verlag, London, 3-17.
#15. PrefixSpan
J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal and
M-C. Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by
Prefix-Projected Pattern Growth. In Proceedings of the 17th
international Conference on Data Engineering (April 02 - 06,
2001). ICDE ‘01. IEEE Computer Society, Washington, DC.
Integrated Mining
=================
#16. CBA
Liu, B., Hsu, W. and Ma, Y. M. Integrating classification and
association rule mining. KDD-98, 1998, pp. 80-86.
http://citeseer.comp.nus.edu.sg/liu98integrating.html
Rough Sets
==========
#17. Finding reduct
Zdzislaw Pawlak, Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about
Data, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1992
Graph Mining
============
#18. gSpan
Yan, X. and Han, J. 2002. gSpan: Graph-Based Substructure Pattern
Mining. In Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on
Data Mining (ICDM ‘02) (December 09 - 12, 2002). IEEE Computer
Society, Washington, DC.
阅读全文(2911) |回复(7) |编辑 |精华
怎样在weka中加入新算法
初学者(游客)发表评论于2008-6-23 9:19:59
能大致说一下怎样在weka中加入新算法吗?
非常感谢!!!!
以下为blog主人的回复：
http://blogger.org.cn/blog/more.asp?name=DMman&id=24788
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除
回复:数据挖掘经典算法(转)
someone(游客)发表评论于2008-6-20 1:20:17
能不能给我PreSpan和FreeSpan的源代码，谢谢！
邮箱是fireshade@163.com
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除
回复:数据挖掘经典算法(转)
网上资源
崇拜(游客)发表评论于2008-4-4 11:23:21
已经给您发过EMAIL了，请问有没有Naive Bayes的源代码呢？我的邮箱是bhugs@163.com。期待您的回复！感谢！
以下为blog主人的回复：
请在google代码搜索.http://google.com/codesearch
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除
回复:数据挖掘经典算法(转)
网上资源
luo ye(游客)发表评论于2007-12-19 21:10:39
thank you
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除
回复:数据挖掘经典算法(转)
网上资源
Data Mining Search(游客)发表评论于2007-12-16 11:22:06
Data Mining and Knowledge Discovery Search Engine
http://www.google.com/coop/cse?cx=006422944775554126616%3Aixcd3tdxkke
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除
回复:数据挖掘经典算法(转)
网上资源
DMFighter发表评论于2007-12-15 9:57:21
不错啊 我也收藏 呵呵
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除
回复:数据挖掘经典算法(转)
网上资源
Jorden发表评论于2007-12-14 12:05:48
很好，我收藏了
个人主页 |引用回复 |主人回复 |返回 |编辑 |删除