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来源: 发布时间:2024年05月07日

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。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。南京现代化智能推荐推荐

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(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。南京现代化智能推荐推荐必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。

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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。

与数据挖掘有关的,还牵扯到隐私问题,例如:一个雇主可以通过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人,从而意图削减保险支出。然而,这种做法会导致伦理和法律问题。对于和商业数据的挖掘,可能会涉及到的,是或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。数据挖掘有很多合法的用途,例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例,但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量,还有可能挽救生命;但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。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。

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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。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。徐州使用智能推荐使用方法

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。南京现代化智能推荐推荐

数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。 [4] 发现知识的方法可以是数字的、非数字的,也可以是归纳的。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。在实施数据挖掘之前,先制定采取什么样的步骤,每一步都做什么,达到什么样的目标是必要的,有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型,来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如,SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。南京现代化智能推荐推荐

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