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来源: 发布时间:2023年11月24日

(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。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。惠山区现代智能推荐使用方法

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4.相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。 [5] 5.聚类。它是自动寻找并建立分组规则的方法,它通过判断样本之间的相似性,把相似样本划分在一个簇中。1、数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分Credilogros Cía Financiera S.A. 是阿根廷第五大公司,资产估计价值为9570万美元,对于Credilogros而言,重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险,以便将承担的风险小化。该公司的个目标是创建一个与公司系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理申请。同时,Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具。除这些之外,其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作,包括零售家电连锁店和手机销售公司。镇江高科技智能推荐私人定做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。

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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。

5:Support Vector Machine(支持向量机SVM)SVM就是想找一个分类得好”的分类线/分类面(近的一些两类样本到这个”线”的距离远)。这个没具体实现过,上次听课,那位老师自称自己实现了SVM,敬佩其钻研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。6:EM(期望化)这个我认为就是假设数据时由几个高斯分布组成的,所以就是要求几个高斯分布的参数。通过先假设几个值,然后通过反复迭代,以期望得到的拟合。7:Apriori这个是做关联规则用的。不知道为什么,一提高关联规则我就想到购物篮数据。这个没实现过,不过也还要理解,它就是通过支持度和置信度两个量来工作,不过对于Apriori,它通过频繁项集的一些规律(频繁项集的子集必定是频繁项集等等啦)来减少计算复杂度。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定,因此,直接在现实世界中测试模型很重要。

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数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容: [3] 图1 数据挖掘的系统模型 [3]  (1)定义问题。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。必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。比如,想提高电子信箱的利用率时,想做的可能是“提高用户使用率”,也可能是“提高一次用户使用的价值”,要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的,必须做出决定。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。宿迁高科技智能推荐风格

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。惠山区现代智能推荐使用方法

粗糙集法粗糙集法也称粗糙集理论,是由波兰数学家Z Pawlak在20世纪80年代初提出的,是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单,在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识,可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性,须先进行属性的离散化。因此,连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。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。惠山区现代智能推荐使用方法

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