遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。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。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；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。江阴使用智能推荐特点
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。滨湖区高科技智能推荐设置源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是：id3是非递增学习算法；id3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了ible算法等。
控制层控制层用于控制系统的执行流程，协调各功能部件间的关系和执行顺序，主要包括对数据挖掘任务进行解析，并根据任务解析的结果判断挖掘任务涉及到的数据和应该采用的数据挖掘算法。 [1] 数据挖掘任务一般是通过数据挖掘语言定义和解释的，当前许多研究者提出了自己的数据挖掘语言，这些语言从结构上看都是类SQL语言，如DMQL语言等, 但是并没有实现挖掘语言的标准化。2000年3月，微软推出了一个新的数据挖掘语言规范OLE DB for Data Mining，向着数据挖掘语言标准化又迈进了一大步，Amir Netz等详细介绍了如何将OLE DB for DM规范应用到数据挖掘系统之中。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。数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。扬州现代化智能推荐风格
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。江阴使用智能推荐特点
如刘君强等设计的smart Miner数据挖掘系统中的算法模块采用了组件对象模型COM技术进行构造，并通过算法描述库为组件提供注册机制，任何符合COM标准的算法模块可方便地加入到系统中。在史忠植等人研究开发的MSMiner系统中各种数据挖掘核心算法以动态链接库DLL的形式加以实现，并可以在系统运行过程中动态加载，该系统中还提供了专门的算法管理模块，通过挖掘算法库管理各种挖掘算法, 并通过元数据的形式提供算法的注册机制。 [1] 知识评价及知识表示层在将挖掘结果呈现给用户之前通过知识评价可以有效地去除冗余的、无用的挖掘结果, 对提高系统的可用性有着重要的意义.知识评价的度量标准主要包括有效性、新颖性、潜在有用性和终可理解性. 聂艳霞等详细介绍了知识评价与数据挖掘过程结合的4 种方式。江阴使用智能推荐特点
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