参加评选的18种候选算法

作者:数据小雄 , 分类:算法研究 , 浏览:8358 , 评论:0
Classification
==================

 #1. C4.5()

Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning.
Morgan Kaufmann Publishers Inc.
	
Google Scholar Count in October 2006: 6907

 #2. CART()

L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and
Regression Trees. Wadsworth, Belmont, CA, 1984.

Google Scholar Count in October 2006: 6078

 #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

Google SCholar Count: 183

 #4. 贝叶斯分类器Naive Bayes

Hand, D.J., Yu, K., 2001. Idiot's Bayes: Not So Stupid After All?
Internat. Statist. Rev. 69, 385-398.

Google Scholar Count in October 2006: 51


Statistical Learning
=============================

 #5. 支持向量机(SVM)

Vapnik, V. N. 1995. The Nature of Statistical Learning
Theory. Springer-Verlag New York, Inc.
		
Google Scholar Count in October 2006: 6441

 #6. EM

McLachlan, G. and Peel, D. (2000). Finite Mixture Models. 
J. Wiley, New York.

Google Scholar Count in October 2006: 848


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

Google Scholar Count in October 2006: 3639

 #8. 频繁模式树(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

Google Scholar Count in October 2006: 1258


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

Google Shcolar Count: 2558

 #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.

Google Shcolar Count: 2240


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.

Google Scholar Count in October 2006: 1579

 #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

Google Scholar Count in October 2006: 853


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

Google Scholar Count in October 2006: 1576


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.

Google Scholar Count in October 2006: 596

 #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.
		 
Google Scholar Count in October 2006: 248


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

Google Scholar Count in October 2006: 436
		 

Rough Sets
==========

 #17. Finding reduct

Zdzislaw Pawlak, Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about
Data, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1992

Google Scholar Count in October 2006: 329


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.

Google Scholar Count in October 2006: 155


原英文地址:http://www.cs.uvm.edu/~icdm/algorithms/CandidateList.shtml

—————————————————————————

【版权申明】

如非注明,本站文章均为 数据小雄 原创,转载请注明出处:数据小雄博客,并附带本文链接,谢谢合作!

本文地址:http://zhangzhengxiong.com/?id=38。

—————————————————————————

亲!有什么想法呢?
  • 流泪

    0

  • 打酱油

    0

  • 开心

    2

  • 鼓掌

    0

  • 恐怖

    0

 

发表评论

必填

选填

选填

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。

额 本文暂时没人评论 来添加一个吧
新浪微博
米店
标签列表
@数据小雄 | 专注于数据分析、挖掘、可视化案例分享