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来源: 发布时间:2024年05月03日

数据挖掘的可视化主要包括数据的可视化、挖掘过程的可视化和挖掘模型的可视化,当前的可视化技术主要包括传统的几何学方法( 如曲线图、直方图、散点图、饼图等)、SOM 网可视化技术、平行坐标系技术、面向象素的可视化技术等。基于SOM网络和基于平行坐标系的可视化技术是目前应用较多的2项技术,它们的原理都是通过把高维数据映射为二维数据从而将数据显示在二维平面上。如汪加才等设计的一个基于SOM 网的可视化挖掘系统VISMiner,刘勘等研究了平行坐标系技术在数据挖掘系统中的具体应用。它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。泰州常见智能推荐设置

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粗糙集法粗糙集法也称粗糙集理论,是由波兰数学家Z Pawlak在20世纪80年代初提出的,是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单,在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识,可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性,须先进行属性的离散化。因此,连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。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。泰州常见智能推荐设置.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。

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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。

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。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。

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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。需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。泰州常见智能推荐设置

被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。泰州常见智能推荐设置

(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要一个的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分,一个用于模型训练,另一个用于模型测试。(6)评价模型。模型建立好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。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。在实际应用中,需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。泰州常见智能推荐设置

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