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另一个人起速是1m/s、其1s后为11m/s。如果算加速度（单位时间速度增加量）那么两个就是一样的了；但如果使用速度增加率（速度增加比例）来衡量，2个人差距就很大了。在这里，其克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。在树构造过程中进行剪枝，我在构造决策树的时候好讨厌那些挂着几个元素的节点。对于这种节点，干脆不考虑，不然很容易导致overfitting。对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。能够对不完整数据进行处理，这个重要也重要，其实也没那么重要，缺失数据采用一些方法补上去就是了。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。扬州品牌智能推荐调试

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。江阴好的智能推荐使用方法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。

获取的信息和知识可以广用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。 [4] 神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果；缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释；其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。估值与分类类似，但估值终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。

遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。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。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；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。获取的信息和知识可以用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。江阴好的智能推荐使用方法

无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。扬州品牌智能推荐调试

粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。但粗集的数学基础是论，难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例中任选一个种子，到反例中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有michalski的aq11方法、洪家荣改进的aq15方法以及他的ae5方法。扬州品牌智能推荐调试

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