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来源: 发布时间:2024年05月06日

决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是:id3是非递增学习算法;id3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣,陈文伟等提出了ible算法等。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。连云港高科技智能推荐推荐

控制层控制层用于控制系统的执行流程,协调各功能部件间的关系和执行顺序,主要包括对数据挖掘任务进行解析,并根据任务解析的结果判断挖掘任务涉及到的数据和应该采用的数据挖掘算法。 [1] 数据挖掘任务一般是通过数据挖掘语言定义和解释的,当前许多研究者提出了自己的数据挖掘语言,这些语言从结构上看都是类SQL语言,如DMQL语言等, 但是并没有实现挖掘语言的标准化。2000年3月,微软推出了一个新的数据挖掘语言规范OLE DB for Data Mining,向着数据挖掘语言标准化又迈进了一大步,Amir Netz等详细介绍了如何将OLE DB for DM规范应用到数据挖掘系统之中。锡山区哪里智能推荐推荐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。

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。

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。缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。

遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象,是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。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。主要的优点是可以处理许多数据类型,同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。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。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。连云港常见智能推荐风格

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数据挖掘系统挖掘的知识模式经过知识评价后可以存储在知识库中以便重用,为了便于不同数据挖掘系统间知识模式的共享,DMG组织(the data mining)提出了预言模型标记语言PMML(prediction model markup language),PMML是一种基于XML的语言,为数据挖掘产生的预言模型提供了一种统一的定义和描述标准,使得遵循该标准的不同厂商的数据挖掘系统之间可以方便地共享预言模型,提高了模型的可重用性和系统的可扩展性。Wettschereck等介绍了PMML在模型交换中的应用。连云港高科技智能推荐推荐

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