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来源: 发布时间:2024年05月07日

在分布式数据挖掘系统结构方面,也已出现了许多基于不同技术的体系结构。如张学明等研究了一种基于CORBA技术并采用多线程并行数据挖掘机制的分布式并行体系结构。陈刚对基于移动Agent技术的分布式数据挖掘体系结构进行了研究。侯敬军等则提出了一种基于Web Services的分布式体系结构,可实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘研究了一种用于电子商务应用的基于异构和分布式环境的联邦式数据挖掘系统。Omer Rana等提出了一种基于组件技术的具有良好可扩展性的分布式数据挖掘系统框架,该框架可以方便地集成第3 方插件和用户自定义组件。缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。滨湖区现代智能推荐厂家供应

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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;南京现代化智能推荐使用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。

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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。

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。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。

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分布式的数据挖掘系统随着网络技术和分布式数据库技术的发展和成熟, 分布式数据库已经得到越来越广泛的应用, 原来数据的集中式存储和管理也逐渐转变为分布式存储和管理. 数据存储方式的变化也必然会促进数据挖掘技术及其系统结构的变化. 由于实际应用中数据的安全性、私有性、保密性以及网络的带宽限制, 使得首先将分散存储的数据集中到一个数据库中再进行挖掘的方法是不可行的, 因此分布式数据挖掘成为在分布式数据库中进行数据挖掘的为可行的解决办法。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使用方法

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。滨湖区现代智能推荐厂家供应

数据挖掘过程是一个反复循环的过程,每一个步骤如果没有达到预期目标,都需要回到前面的步骤,重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步,例如在某个工作中不存在多个数据源的时候,步骤(2)数据集成的步骤便可以省略。步骤(3)数据规约(4)数据清理(5)数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中,至少60%的费用可能要花在步骤(1)信息收集阶段,而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理神经网络神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;以hopfield的离散模型和连续模型为的,分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;以art模型、koholon模型为的,用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性,人们难以理解网络的学习和决策过程。滨湖区现代智能推荐厂家供应

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