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来源: 发布时间:2023年11月12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。经验证明,有效的模型并不一定是正确的模型。南通使用智能推荐怎么设置

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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。无锡使用智能推荐推荐为保持竞争差异奠定坚实的基础;并成为重要的新的收入增长来源。

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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。

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。。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;

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(5) 数据变换:通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。(6) 数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。(7) 模式评估:从商业角度,由行业来验证数据挖掘结果的正确性。(8) 知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。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。盐城哪里智能推荐厂家供应

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。南通使用智能推荐怎么设置

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。南通使用智能推荐怎么设置

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