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来源: 发布时间:2023年10月27日

遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具,利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验,结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构,在不增加错误率的前提下,删除多余的连接和隐层单元;用遗传算法和bp算法结合训练神经网络,然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂,收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。锡山区哪里智能推荐设置

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统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系),对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。模糊集方法即利用模糊理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上,提出了定性定量不确定性转换模型--云模型,并形成了云理论。泰州现代智能推荐特点它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。

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数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型,算法将首先分析您提供的数据,并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 [2] 算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括:说明数据集中的事例如何相关的一组分类。预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。预测销量的数学模型。说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则,以及一起购买产品的概率。

数据源层为了提高数据的一致性和完整性,进行数据挖掘前首先应将分散存储在多个数据源中的数据通过数据清理和数据集成等预处理操作集成到一个统一的数据库/ 数据仓库中。为了提高系统的可扩展性,屏蔽数据源采用的具体数据库产品,数据库接口应该采用ODBC、JDBC或OLE DB等技术,以便于更改数据源。赵志宏、钱卫宁等分别提出了基于数据仓库和大规模数据库的数据挖掘系统框架及其应用。 [1] 数据库可以通过4种形式集成到数据挖掘系统中:无藕合的,松藕合的,半松藕合的和紧藕合的。理想的是紧藕合方式,即通过把数据挖掘查询优化成循环的数据挖掘和检索过程从而将2者结合起来,这样可以充分利用数据库所具有的查询、汇总等数据处理功能,减少数据挖掘系统开发负担,提高系统的效率。Rosa Meo提出了一种使用数据挖掘语言Mine Rul e 实现与数据库紧藕合的数据挖掘系统框架。连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。

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待挖掘数据层该层为数据挖掘层提供符合数据挖掘算法要求的待挖掘数据集,待挖掘数据集是由数据源层中与挖掘任务相关的数据经过数据变换和数据规约等数据预处理操作形成的。 [1] 除了直接基于数据库/ 数据仓库中的数据进行挖掘外,数据挖掘还可以基于联机分析处理(OLAP)进行,称作联机分析挖掘(OLAM)。由于OLAM将2 者结合了起来,充分发挥2 者的优点,所以可以使数据挖掘具有较高的效率和良好的交互性。Jia-wei Han 教授等提出了一种OLAP和DM集成的OLAM系统的结构框架,并且开发出了基于这种结构的一个数据挖掘系统BD Miner。Sanjay Goil等研究了一种基于并行处理技术的可扩展的OLAP和数据挖掘集成的系统体系结构。。主要的优点是可以处理许多数据类型,同时可以并行处理各种数据;泰州现代智能推荐特点

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。锡山区哪里智能推荐设置

(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。 [3] (3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段,那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情,这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。(4)准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分:选择变量,选择记录,创建新变量,转换变量。锡山区哪里智能推荐设置

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