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来源: 发布时间:2024年02月24日

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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。江阴购买智能推荐怎么设置模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。

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。

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。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。

与集中式数据挖掘系统不同,当前分布式数据挖掘系统还主要处在研究阶段,还没有出现成熟的商业产品。分布式数据挖掘当前的研究热点主要集中在对超大规模数据集的处理以及提高分布式挖掘系统的整体性能,Grossman等人提出了一种称为PDS的集成框架,在该框架中集成了支持远程数据分析和分布式数据挖掘的数据服务,设计用于在高性能网络上进行高效数据传输的网络协议以及设计用于光纤网络的链路服务,该框架可用于进行Gigabyte大数据量的分布式数据挖掘。为保持竞争差异奠定坚实的基础;并成为重要的新的收入增长来源。扬州常见智能推荐推荐

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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。锡山区质量智能推荐怎么设置

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