数据挖掘中的数据预处理

1 引言数据挖掘(Data Mining,简称DM),也称为数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery inDatabase),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息。原始业务数据是知识和信息提取的源泉,对于数据挖掘就显得十分重要。目前所进行的关于数据挖掘的研究工作,大多着眼于数据挖掘算法的探讨,而忽视了对数据处理的研究。目前一些比较成     

基于多Agent系统的Web数据挖掘技术

基于多Agent系统的数据挖掘技术,能够综合应用多种挖掘算法,实现数据挖掘的并行操作.在简述了几种主要的数据挖掘技术的基础上,提出了一种基于多Agent系统的Web数据挖掘模型,进一步分析了系统组织和成员间的协作,并测试了其挖掘效果.测试结果显示,此项技术的挖掘效果具有较好的准确率和覆盖率.     

基于大型数据库的数据挖掘应用研究

信息时代的数据每天都在急剧增加,人类也进入了大数据时代,对海量的数据要进行准确的分析和精确的处理就离不开对数据挖掘技术的应用,作为一项转为大数据处理而生的挖掘技术,能够有效地提高数据处理的效率和精确性.针对大数据处理过程中数据挖掘技术相关问题,对当前应用比较多的大数据挖掘技术进行了分析.     

基于数据挖掘的入侵检测方法研究

文章提出了一种基于数据挖掘技术进行入侵检测的方法,它能有效地检测新型攻击以及已知攻击的变种,它研究了系统实现中的关键技术及其解决方法,包括数据挖掘算法技术、入侵检测技术以及数据预处理技术等.     

基于聚类的数据预处理算法在击剑训练负荷分析系统中的应用

数据库及数据仓库极易受到噪声数据的侵扰,而噪声数据的存在,很大程度上影响了数据挖掘的速度和质量.本文在传统的划分聚类方法基础上提出了一种聚类算法,该算法通过在数据预处理阶段有效的平滑噪声数据,显著提高了学习算法的学习效率和收敛速度,从而提高数据挖掘结果的质量.最后给出了在击剑训练负荷分析系统中的应用,仿真试验表明该聚类算法取得了很好的效果,具有较高的应用价值.     

数据挖掘在保险分析中的应用

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.该文阐述了数据挖掘的技术,基于车辆险重点探讨了数据挖掘技术在保险产品分析中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程.     

基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术分析

随着数据挖掘技术的发展与应用,如何在得到准确的挖掘结果的同时保护隐私信息不被泄露,已经成为必须解决的问题.基于数据处理的数据挖掘隐私保护是一种有效的途径,通过采用不同的数据处理技术,出现了基于数据匿名、数据变换、数据加密、数据清洗、数据阻塞等技术的隐私保护算法.文中对基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术进行了总结,对各类算法的基本原理、特点进行了探讨.在对已有技术和算法深入对比分析的基础上,给出了数据挖掘隐私保护算法的评价标准.     

基于MS神经网络算法的数据挖掘应用的探讨

Microsoft神经网络算法是基于人体神经网络系统模拟而成的一种算法,它对于数据挖掘的发展有着很大的推动性.为了进一步发展基于神经网络算法的数据挖掘系统的应用,在Microsoft神经网络算法的基础上构建了一个数据挖掘商业应用实例系统,通过研究客户的一些个人属性以及办理业务的基本情况,预测客户的信誉情况、业务的办理趋向、银行开展新业务的趋向等.在实例系统的构建过程中,对神经网络数据挖掘算法的挖掘过程进行了详细的分析,促进了数据挖掘的应用实践.     

决策树ID3算法在银行信贷业务中的应用

银行信贷业务是银行的一项重要业务,该业务存在一定的风险,如果我们能够预测客户的违约风险就可以最大程度的降低风险。数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。将数据挖掘技术运用到银行客户信用评估,在庞大的数据中将看似无关联的数据进行筛选和净化,提取出有价值的信息,对客户贷款申请做出恰当的回应。数据挖掘是信息技术发展的必然结果,它是指通过挖掘算法从大量数据中抽取挖掘出隐含在其中的有价值的模式或规律等信息的复杂过程。其中,对数据的分类是数据挖掘领域研究的重要课题。本文通过决策树的经典算法ID3算法对银行信贷业务进行分析,并总结了该算法相对于其他算法的优缺点。     

基于微服务的数据场聚类算法实验系统设计与实现

人工智能、大数据技术在迅猛发展,聚类成为了机器学习和数据挖掘领域的研究热点之一,各种各样的聚类算法日益增多,如何将算法进行有效积累,避免重复开发是可考虑的一项内容。随着软件工程化、软件开发技术的演进、“互联网+”技术的更新,出现了一种新的软件开发架构和组织方法——微服务。它倡导将不同的业务抽象分解到不同的服务中,实现业务和开发的整体解耦。本文将数据场聚类算法与微服务进行了结合,设计实现了一种划分清晰、可扩展性高的基于微服务的数据场聚类算法实验系统,达到了对算法的有效积累。     

浅析数据挖掘技术

随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。     

数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具,能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C/S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。     

数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具．能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C／S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。     

数据挖掘中CURE聚类算法研究

聚类是一种非常有用的数据挖掘方法,可用于发现隐藏在数据背后的分组和数据分布信息。CURE算法就是一个典型的代表。本文对CURE算法进行了研究,它能够很好的解决传统聚类算法在伸缩性、数据定期更新时所面临的问题。     

数据挖掘技术在案件侦察决策中的应用

侦察决策是侦察者通过对案件进行分析后作出的侦察选择或者决定。在案件侦察过程中,采用数据挖掘技术开采海量的侦察数据,从中发现有价值的信息,是刻画案情和决策侦察行为的重要环节。因此,论文提出了一个基于数据挖掘技术的侦察决策辅助支持系统,探讨了该系统的核心功能。在数据挖掘方面,主要采用数据聚类和关联规则技术,并且通过使用案件侦破后修正规则库的手段,使该系统对规则具有一定的自我学习的智能功能。解决了海量的侦察数据与有价值的数据之间的矛盾,挖掘出可能的有价值的犯罪过程和犯罪信息,使侦察决策的形成更具有科学性和现实性。     

判定树在学生成绩分析的应用

数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。其中,判定树以其出色的数据分析效率、直观易懂的结果展示等特点,倍受广大用户的关注。本文将讨论数据挖掘中的判定树在学生成绩分析的应用。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

数据挖掘在公司财务分析中的应用

数据挖掘是将数据升华为知识的重要工具。该文利用数据挖掘中的聚类分析方法,根据一些最新的、关键的财务指标,对十大上市钢铁公司进行了分析,有利地支持了投资决策的制定。     

基于数据挖掘的入侵检测系统智能结构模型

为了提高对拒绝服务攻击、内存溢出攻击、端口扫描攻击和网络非法入侵等发现的有效性以及对海量的安全审计数据能进行智能化处理,采用数据挖掘的方法从大量的信息中提取有威胁的、隐蔽的入侵行为及其模式.将数据挖掘的聚类分析方法与入侵检测系统相结合,提出了一种入侵检测系统的智能结构模型.实验表明,它能够有效地从海量的网络数据中进行聚类划分,找到相关的入侵数据,从而提高对各种攻击类型网络入侵检测的效率.