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5：Support Vector Machine(支持向量机SVM)SVM就是想找一个分类得好”的分类线/分类面（近的一些两类样本到这个”线”的距离远）。这个没具体实现过，上次听课，那位老师自称自己实现了SVM，敬佩其钻研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。6：EM(期望化)这个我认为就是假设数据时由几个高斯分布组成的，所以就是要求几个高斯分布的参数。通过先假设几个值，然后通过反复迭代，以期望得到的拟合。7：Apriori这个是做关联规则用的。不知道为什么，一提高关联规则我就想到购物篮数据。这个没实现过，不过也还要理解，它就是通过支持度和置信度两个量来工作，不过对于Apriori，它通过频繁项集的一些规律（频繁项集的子集必定是频繁项集等等啦）来减少计算复杂度。。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；滨湖区哪里智能推荐设计

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。连云港现代化智能推荐风格源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。

数据源层为了提高数据的一致性和完整性，进行数据挖掘前首先应将分散存储在多个数据源中的数据通过数据清理和数据集成等预处理操作集成到一个统一的数据库/ 数据仓库中。为了提高系统的可扩展性，屏蔽数据源采用的具体数据库产品，数据库接口应该采用ODBC、JDBC或OLE DB等技术，以便于更改数据源。赵志宏、钱卫宁等分别提出了基于数据仓库和大规模数据库的数据挖掘系统框架及其应用。 [1] 数据库可以通过4种形式集成到数据挖掘系统中：无藕合的，松藕合的，半松藕合的和紧藕合的。理想的是紧藕合方式，即通过把数据挖掘查询优化成循环的数据挖掘和检索过程从而将2者结合起来，这样可以充分利用数据库所具有的查询、汇总等数据处理功能，减少数据挖掘系统开发负担，提高系统的效率。Rosa Meo提出了一种使用数据挖掘语言Mine Rul e 实现与数据库紧藕合的数据挖掘系统框架。

数据挖掘系统（data mining system）是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的系统。近年来为了推动数据挖掘在实际中的应用，许多研究者对数据挖掘系统的体系结构做了大量的研究工作。一个结构合理的数据挖掘系统应该具有以下几个特点： [1] （1）系统功能和辅助工具的完备性；（2）系统的可扩展性；（3）支持多种数据源；（4） 对大数据量的处理能力；（5） 良好的用户界面和结果展示能力。当前出现的数据挖掘系统主要包括集中式的和分布式的数据挖掘系统，而每种系统的具体结构及其各个组成部分却有多种不同的实现技术和实现方式。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。

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。缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。连云港现代化智能推荐风格

准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。滨湖区哪里智能推荐设计

获取的信息和知识可以广用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。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。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。滨湖区哪里智能推荐设计

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