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来源: 发布时间:2023年10月21日

挖掘层该层是数据挖掘系统的,该层的具体实现直接关系到整个系统的功能性和可扩展性。数据挖掘主要包括概念/ 类描述、关联规则分析、分类及预测、聚类分析、孤立点分析和演变分析等几种类型的模式的挖掘,针对各种类型的模式人们又都提出了多种不同的实现算法,对于一个特定的数据挖掘系统应该包括哪些类型的模式挖掘算法则要由该系统的开发目的及其面向的具体应用领域来决定。 [1] 为了提高系统的可扩展性,许多系统采用了组件技术来实现数据挖掘算法及其管理。当前比较成熟的组件技术主要有COM / DCOM、EJB / Java RMI和CORBA / IIOP,组件是指应用系统中可以明确辨识的、具有一定功能的构成模块,一个组件的典型结构包括组件接口和组件实现2 部分,组件接口和组件实现是相互分离的,只要在应用程序中保持统一的接口标准,就可以方便地在系统中加入或替换组件。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律三个步骤。扬州高科技智能推荐风格

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2:CARTCART也是一种决策树算法!相对于上着有条件实现一个节点下面有多个子树的多元分类,CART只是分类两个子树,这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。3:KNN(K Nearest Neighbours)这个很简单,就是看你周围的K个人(样本)中哪个类别的人占的多,哪个多,那我就是多的那个。实现起来就是对每个训练样本都计算与其相似度,是Top-K个训练样本出来,看这K个样本中哪个类别的多些,谁多跟谁。4:Naive Bayes(朴素贝叶斯NB)NB认为各个特征是的,谁也不关谁的事。所以一个样本(特征值的,比如“数据结构”出现2次,“文件”出现1次),可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5,“文件”出现在类1的概率为0.3,则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。新吴区现代智能推荐推荐第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。

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模糊集法模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。 [4] 关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其的算法是R.Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是:首先找出频繁性至少和预定意义的小支持度一样的所有频集,然后由频集产生强关联规则。小支持度和小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上,数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足小支持度和小可信度的关联规则。

(2) 数据集成:把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供的数据共享。(3) 数据规约:执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。(4) 数据清理:在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值),含噪声的(包含错误的属性值),并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式),因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。粗糙集理论主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。

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数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘实现了用其他方法不可能实现的方法来发现信息,但它必须受到规范,应当在适当的说明下使用。新吴区现代智能推荐推荐

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。扬州高科技智能推荐风格

决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则,通过一系列的规则对数据进行分类的过程,其表现形式是类似于树形结构的流程图。典型的算法是J.R.Quinlan于1986年提出的ID3算法,之后在ID3算法的基础上又提出了极其流行的C4.5算法。采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的,不需要长时间构造过程、描述简单,易于理解,分类速度快;缺点是很难基于多个变量组合发现规则。决策树法擅长处理非数值型数据,而且特别适合大规模的数据处理。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如,在申请中,要对申请的风险大小做出判断。扬州高科技智能推荐风格

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