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4．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。 [5] 5．聚类。它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。1、数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分Credilogros Cía Financiera S.A. 是阿根廷第五大公司，资产估计价值为9570万美元，对于Credilogros而言，重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险，以便将承担的风险小化。该公司的个目标是创建一个与公司系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理申请。同时，Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具。除这些之外，其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作，包括零售家电连锁店和手机销售公司。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。南京哪里智能推荐调试

(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。 [3] (3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。(4)准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。南京哪里智能推荐调试缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。

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。

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。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。

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。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。滨湖区高科技智能推荐设置

发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。南京哪里智能推荐调试

待挖掘数据层该层为数据挖掘层提供符合数据挖掘算法要求的待挖掘数据集，待挖掘数据集是由数据源层中与挖掘任务相关的数据经过数据变换和数据规约等数据预处理操作形成的。 [1] 除了直接基于数据库/ 数据仓库中的数据进行挖掘外，数据挖掘还可以基于联机分析处理(OLAP)进行，称作联机分析挖掘(OLAM)。由于OLAM将2 者结合了起来，充分发挥2 者的优点，所以可以使数据挖掘具有较高的效率和良好的交互性。Jia-wei Han 教授等提出了一种OLAP和DM集成的OLAM系统的结构框架，并且开发出了基于这种结构的一个数据挖掘系统BD Miner。Sanjay Goil等研究了一种基于并行处理技术的可扩展的OLAP和数据挖掘集成的系统体系结构。南京哪里智能推荐调试

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