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来源: 发布时间:2024年04月25日

数据挖掘技术是数据处理的技术,从数据本身来考虑,通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。从数据本身来考虑,通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。(1) 信息收集:根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。锡山区质量智能推荐推荐

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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。苏州质量智能推荐风格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。

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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。

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。其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。

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1.分类。它首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘技术,建立一个分类模型,再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。 [5] 2.估值。估值与分类类似,但估值终的输出结果是连续型的数值,估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。 [5] 3.预测。它是通过分类或估值来进行,通过分类或估值的训练得出一个模型,如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率,可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。模型建立好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。无锡质量智能推荐风格

遗传算法常用于优化神经元网络,能够解决其他技术难以解决的问题。锡山区质量智能推荐推荐

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;锡山区质量智能推荐推荐

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