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来源: 发布时间:2024年01月29日

与数据挖掘有关的,还牵扯到隐私问题,例如:一个雇主可以通过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人,从而意图削减保险支出。然而,这种做法会导致伦理和法律问题。对于和商业数据的挖掘,可能会涉及到的,是或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。数据挖掘有很多合法的用途,例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例,但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量,还有可能挽救生命;但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。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。无锡好的智能推荐设置

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粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。但粗集的数学基础是论,难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例中任选一个种子,到反例中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有michalski的aq11方法、洪家荣改进的aq15方法以及他的ae5方法。无锡好的智能推荐设置它的基本观点是“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。

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8:FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息,然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库(一种特殊类型的投影数据库),每个条件数据库关联一个频繁项集。9:PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道(Google靠此发家,其实也不能说发家啦!)。对于这个算法我的理解就是:如果我指向你(网页间的连接)则表示我承认你,则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性(到底多少,要看我自己有多少和我共承认多少个人)。通过反复这样来,可以求的一个稳定的衡量各个人(网页)重要性的值。不过这里必须要做些限制(一个人的开始默认重要性都是1),不然那些值会越来越大越来越大。

经验证明,有效的模型并不一定是正确的模型。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。先在小范围内应用,取得测试数据,觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。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。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。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。

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数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成:①数据准备;②数据挖掘;③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。常州好的智能推荐怎么设置

数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。无锡好的智能推荐设置

数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。 [4] 发现知识的方法可以是数字的、非数字的,也可以是归纳的。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。在实施数据挖掘之前,先制定采取什么样的步骤,每一步都做什么,达到什么样的目标是必要的,有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型,来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如,SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。无锡好的智能推荐设置

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