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统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。模糊集方法即利用模糊理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。梁溪区哪里智能推荐调试

集中式的数据挖掘系统图1 集中式数据挖掘系统的体系结构单一数据库/数据仓库的数据挖掘系统是当前发展得较为成熟的数据挖掘应用系统，许多商业性的数据挖掘应用软件都是基于这种结构。通过对当前主要的数据挖掘系统进行分析可以发现，这种集中式的结构如图1所示，但各个不同产品对各个不同功能模块的具体实现技术又不尽相同。用户界面及知识表示层在该层通过提供友好的用户界面及利用数据可视化技术展示挖掘结果，可以提高系统的易用性，数据挖掘的可视化是指利用可视化技术从大量的数据集中发现隐含的和有用的知识。惠山区购买智能推荐设计．相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。

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。

当前已出现的商业化数据挖掘软件进一步推动了数据挖掘技术的普及和发展，但在实际应用中仍存在不少问题和需要继续研究改进之处，当前主要的研究方向和发展趋势包括以下几个方面： [1] （1）增强可视化和交互性。一个具有良好的可视化和交互功能的数据挖掘系统可以使用户直观地看和理解数据挖掘任务的定义和执行过程，减少用户挖掘知识的盲目性和挖掘过程中大量无关模式的产生，提高系统的挖掘效率及用户对挖掘结果的满意度和可信度。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。

如刘君强等设计的smart Miner数据挖掘系统中的算法模块采用了组件对象模型COM技术进行构造，并通过算法描述库为组件提供注册机制，任何符合COM标准的算法模块可方便地加入到系统中。在史忠植等人研究开发的MSMiner系统中各种数据挖掘核心算法以动态链接库DLL的形式加以实现，并可以在系统运行过程中动态加载，该系统中还提供了专门的算法管理模块，通过挖掘算法库管理各种挖掘算法, 并通过元数据的形式提供算法的注册机制。 [1] 知识评价及知识表示层在将挖掘结果呈现给用户之前通过知识评价可以有效地去除冗余的、无用的挖掘结果, 对提高系统的可用性有着重要的意义.知识评价的度量标准主要包括有效性、新颖性、潜在有用性和终可理解性. 聂艳霞等详细介绍了知识评价与数据挖掘过程结合的4 种方式。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。连云港购买智能推荐使用方法

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。梁溪区哪里智能推荐调试

模糊集法模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。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。 [4] 关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其的算法是R．Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是：首先找出频繁性至少和预定意义的小支持度一样的所有频集，然后由频集产生强关联规则。小支持度和小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足小支持度和小可信度的关联规则。梁溪区哪里智能推荐调试

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