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来源: 发布时间:2024年03月09日

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;泰州好的智能推荐设计

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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。泰州好的智能推荐设计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。

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4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时:ID3选择属性用的是子树的信息增益(这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy)(熵是一种不纯度度量准则)),也就是熵的变化值,而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的,就像方差起的作用差不多,比如有两个跑步的人,一个起点是100m/s的人、其1s后为110m/s;

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。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。

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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。模型建立好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。泰州使用智能推荐厂家供应

数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。泰州好的智能推荐设计

数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。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。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。泰州好的智能推荐设计

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