数据挖掘源码知乎（数据挖掘笔记）
本文目录一览：
数据挖掘需要哪些技能?
编程语言
数据挖掘和数据分析不一样，数据分析可以利用一些现成的分析工具完成，但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程，在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、java等，R和python最受欢迎。
大数据处理框架
做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。
数据库知识
这个不用多说，既然是和数据打交道，数据库知识自然少不了，常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握，如果要处理大数量数据集，就得掌握关系型数据库知识，比如sql、oracle。
数据结构与算法
精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要，在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的，数据结构包括数组，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等。
机器学习/深度学习
机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。
统计学知识
数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。
关于数据挖掘需要哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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
#define k 3//簇的数目
using namespace std;
//存放元组的属性信息
typedef vectordouble Tuple;//存储每条数据记录
int dataNum;//数据集中数据记录数目
int dimNum;//每条记录的维数
//计算两个元组间的欧几里距离
double getDistXY(const Tuple t1, const Tuple t2)
{
double sum = 0;
for(int i=1; i=dimNum; ++i)
{
sum += (t1[i]-t2[i]) * (t1[i]-t2[i]);
}
return sqrt(sum);
}
//根据质心，决定当前元组属于哪个簇
int clusterOfTuple(Tuple means[],const Tuple tuple){
double dist=getDistXY(means[0],tuple);
double tmp;
int label=0;//标示属于哪一个簇
for(int i=1;ik;i++){
tmp=getDistXY(means[i],tuple);
if(tmpdist) {dist=tmp;label=i;}
}
return label;
}
//获得给定簇集的平方误差
double getVar(vectorTuple clusters[],Tuple means[]){
double var = 0;
for (int i = 0; i k; i++)
{
vectorTuple t = clusters[i];
for (int j = 0; j t.size(); j++)
{
var += getDistXY(t[j],means[i]);
}
}
//cout"sum:"sumendl;
return var;
}
//获得当前簇的均值（质心）
Tuple getMeans(const vectorTuple cluster){
int num = cluster.size();
Tuple t(dimNum+1, 0);
for (int i = 0; i num; i++)
{
for(int j=1; j=dimNum; ++j)
{
t[j] += cluster[i][j];
}
}
for(int j=1; j=dimNum; ++j)
t[j] /= num;
return t;
//cout"sum:"sumendl;
}
void print(const vectorTuple clusters[])
{
for(int lable=0; lablek; lable++)
{
cout"第"lable+1"个簇："endl;
vectorTuple t = clusters[lable];
for(int i=0; it.size(); i++)
{
couti+1".(";
for(int j=0; j=dimNum; ++j)
{
coutt[i][j]", ";
}
cout")\n";
}
}
}
void KMeans(vectorTuple tuples){
vectorTuple clusters[k];//k个簇
Tuple means[k];//k个中心点
int i=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((unsigned int)time(NULL));
for(i=0;ik;){
int iToSelect = rand()%tuples.size();
if(means[iToSelect].size() == 0)
{
for(int j=0; j=dimNum; ++j)
{
means[i].push_back(tuples[iToSelect][j]);
}
++i;
}
}
int lable=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]);
}
double oldVar=-1;
double newVar=getVar(clusters,means);
cout"初始的的整体误差平方和为："newVarendl;
int t = 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："newVarendl;
}
cout"The result is:\n";
print(clusters);
}
int main(){
char fname[256];
cout"请输入存放数据的文件名： ";
cinfname;
coutendl" 请依次输入: 维数 样本数目"endl;
coutendl" 维数dimNum: ";
cindimNum;
coutendl" 样本数目dataNum: ";
cindataNum;
ifstream infile(fname);
if(!infile){
cout"不能打开输入的文件"fnameendl;
return 0;
}
vectorTuple tuples;
//从文件流中读入数据
for(int i=0; idataNum !infile.eof(); ++i)
{
string str;
getline(infile, str);
istringstream istr(str);
Tuple tuple(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(int j=1; j=dimNum; ++j)
{
istrtuple[j];
}
tuples.push_back(tuple);
}
coutendl"开始聚类"endl;
KMeans(tuples);
return 0;
}
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
