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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。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。滨湖区现代智能推荐设置

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。宜兴常见智能推荐私人定做模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。

步骤分布式数据挖掘包括以下几个步骤： [1] （1）剖分待挖掘数据成P个子集，P为可用的处理器个数，并把每个数据子集发送到各个处理器；（2）每个处理器运行数据挖掘算法于其局部数据子集，处理器可以运行不同的数据挖掘算法；（3）组合各个数据挖掘算法发现的局部知识成全局、一致的发现知识。研究内容在分布式数据挖掘中有4 种关键技术：数据集中、并行数据挖掘、知识吸收和分布式软件引擎。分布式数据挖掘的研究主要包括分布式数据挖掘算法和分布式数据挖掘体系结构的研究2 个方面.当前已经出现不少分布式和并行的数据挖掘算法, 如并行挖掘关联规则的算法CD (count distribution)、DD (Data distribution)，以及PDM 等。

待挖掘数据层该层为数据挖掘层提供符合数据挖掘算法要求的待挖掘数据集，待挖掘数据集是由数据源层中与挖掘任务相关的数据经过数据变换和数据规约等数据预处理操作形成的。 [1] 除了直接基于数据库/ 数据仓库中的数据进行挖掘外，数据挖掘还可以基于联机分析处理(OLAP)进行，称作联机分析挖掘(OLAM)。由于OLAM将2 者结合了起来，充分发挥2 者的优点，所以可以使数据挖掘具有较高的效率和良好的交互性。Jia-wei Han 教授等提出了一种OLAP和DM集成的OLAM系统的结构框架，并且开发出了基于这种结构的一个数据挖掘系统BD Miner。Sanjay Goil等研究了一种基于并行处理技术的可扩展的OLAP和数据挖掘集成的系统体系结构。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。

在分布式数据挖掘系统结构方面，也已出现了许多基于不同技术的体系结构。如张学明等研究了一种基于CORBA技术并采用多线程并行数据挖掘机制的分布式并行体系结构。陈刚对基于移动Agent技术的分布式数据挖掘体系结构进行了研究。侯敬军等则提出了一种基于Web Services的分布式体系结构，可实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘研究了一种用于电子商务应用的基于异构和分布式环境的联邦式数据挖掘系统。Omer Rana等提出了一种基于组件技术的具有良好可扩展性的分布式数据挖掘系统框架，该框架可以方便地集成第3 方插件和用户自定义组件。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。盐城品牌智能推荐风格

需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。滨湖区现代智能推荐设置

数据挖掘技术是数据处理的技术，从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。滨湖区现代智能推荐设置

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