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数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 [2] 算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：说明数据集中的事例如何相关的一组分类。预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。预测销量的数学模型。说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则，以及一起购买产品的概率。发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。徐州品牌智能推荐怎么设置

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。江苏哪里智能推荐特点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。

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。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

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。被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。南京哪里智能推荐使用方法

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(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。徐州品牌智能推荐怎么设置

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