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分布式的数据挖掘系统随着网络技术和分布式数据库技术的发展和成熟, 分布式数据库已经得到越来越广泛的应用, 原来数据的集中式存储和管理也逐渐转变为分布式存储和管理. 数据存储方式的变化也必然会促进数据挖掘技术及其系统结构的变化. 由于实际应用中数据的安全性、私有性、保密性以及网络的带宽限制, 使得首先将分散存储的数据集中到一个数据库中再进行挖掘的方法是不可行的, 因此分布式数据挖掘成为在分布式数据库中进行数据挖掘的为可行的解决办法。。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；苏州品牌智能推荐特点

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。苏州品牌智能推荐特点估值与分类类似，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。

20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息时代，海量信息给人们带来许多负面影响，主要的就是有效信息难以提炼，过多无用的信息必然会产生信息距离（信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度，简称DIST或DIT）和有用知识的丢失。

(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。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。

上面对集中式数据挖掘系统的各个组成部分的实现技术做了详细介绍，目前已出现了许多基于集中式结构的商业数据挖掘软件并开始得到广泛的应用。比较有影响的商业软件主要有SAS公司的Enterprise Miner，IBM公司的Intelligent Miner和SPS公司的Clementine等。Enterprise Miner实现了与SAS数据仓库和OLAP的集成，可以实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端的知识发现。Intelligent Miner for Data支持对多种数据源的挖掘，如传统文件、数据库、数据仓库和数据中心等。Clementine采用了数据挖掘过程模型CRISP-DM，能让用户轻松、容易且有效地执行与管理整个数据挖掘的工作。同时这3 种软件目前都提供了对PMML 2.1的支持，实现了挖掘模型的共享。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。徐州好的智能推荐设计

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。苏州品牌智能推荐特点

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。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。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。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。苏州品牌智能推荐特点

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