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来源: 发布时间:2023年11月25日

1.分类。它首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘技术,建立一个分类模型,再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。 [5] 2.估值。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。估值可以作为分类的准备工作。 [5] 3.预测。它是通过分类或估值来进行,通过分类或估值的训练得出一个模型,如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率,可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。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。新吴区购买智能推荐厂家供应

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2:CARTCART也是一种决策树算法!相对于上着有条件实现一个节点下面有多个子树的多元分类,CART只是分类两个子树,这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。3:KNN(K Nearest Neighbours)这个很简单,就是看你周围的K个人(样本)中哪个类别的人占的多,哪个多,那我就是多的那个。实现起来就是对每个训练样本都计算与其相似度,是Top-K个训练样本出来,看这K个样本中哪个类别的多些,谁多跟谁。4:Naive Bayes(朴素贝叶斯NB)NB认为各个特征是的,谁也不关谁的事。所以一个样本(特征值的,比如“数据结构”出现2次,“文件”出现1次),可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5,“文件”出现在类1的概率为0.3,则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。惠山区现代化智能推荐风格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。

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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。

(2)提高可可扩展性。由于用户的应用环境是不断变化的,因此可扩展性对于数据挖掘系统来说非常重要,系统应该支持多种数据源的挖掘以及挖掘算法的可扩展性,允许用户根据需要加入新的算法。(3)与特定行业应用相结合。随着应用环境的发展,通用的数据挖掘系统已越来越不能满足用户的需要,用户如果不了解挖掘算法的特性就很难得出好的模型,因此数据挖掘系统应该和特定的应用紧密结合起来, 为该应用领域提供一个完整的解决方案。4) 遵循统一标准。尽管目前数据挖掘还没有形成一套完整的业界标准, 但已出现了一些标准, 如数据挖掘过程标准CRISP DM、预言模型交换标准PMML和Microsoft的OLE DB for DM。遵循统一标准的数据挖掘系统间可以方便地实现挖掘算法和模型的共享。缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。

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(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。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。新吴区购买智能推荐厂家供应

模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。新吴区购买智能推荐厂家供应

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。新吴区购买智能推荐厂家供应

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