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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。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。常州现代智能推荐调试

（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供的数据共享。（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。新吴区质量智能推荐使用方法具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互

5：Support Vector Machine(支持向量机SVM)SVM就是想找一个分类得好”的分类线/分类面（近的一些两类样本到这个”线”的距离远）。这个没具体实现过，上次听课，那位老师自称自己实现了SVM，敬佩其钻研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。6：EM(期望化)这个我认为就是假设数据时由几个高斯分布组成的，所以就是要求几个高斯分布的参数。通过先假设几个值，然后通过反复迭代，以期望得到的拟合。7：Apriori这个是做关联规则用的。不知道为什么，一提高关联规则我就想到购物篮数据。这个没实现过，不过也还要理解，它就是通过支持度和置信度两个量来工作，不过对于Apriori，它通过频繁项集的一些规律（频繁项集的子集必定是频繁项集等等啦）来减少计算复杂度。如果数据是收集自特定的个人，那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。

数据挖掘系统（data mining system）是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的系统。近年来为了推动数据挖掘在实际中的应用，许多研究者对数据挖掘系统的体系结构做了大量的研究工作。一个结构合理的数据挖掘系统应该具有以下几个特点： [1] （1）系统功能和辅助工具的完备性；（2）系统的可扩展性；（3）支持多种数据源；（4） 对大数据量的处理能力；（5） 良好的用户界面和结果展示能力。当前出现的数据挖掘系统主要包括集中式的和分布式的数据挖掘系统，而每种系统的具体结构及其各个组成部分却有多种不同的实现技术和实现方式。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。镇江现代化智能推荐私人定做

数据挖掘可以与用户或知识库交互。常州现代智能推荐调试

遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。常州现代智能推荐调试

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