R+树优化DBSCAN的数据挖掘方法研究

本文主要阐述了在数据挖掘中的一个基于密度聚类的算法(DBSCAN算法),接着提出了优化该算法的一种方法,即使用空间索引技术中的一种--R 树对该算法进行优化.从而减少算法的时间复杂度,提高算法的运行效率.最后介绍了优化后算法的可视化显示.     

可视化数据挖掘工具的设计与实现

为了在海量数据中把有用的数据提取给用户进行分析,通过对数据可视化和聚类分析的深入研究,将可视化技术与数据挖掘技术两者结合起来,在Java平台下开发一个可视化的数据挖掘系统,把数据挖掘的结果以3D散点图、平行坐标图的方式显示给用户,使用户能够直观地看到数据集的全貌及分析各对象同一属性值的分布和各属性之间的关系,有效地表达数据挖掘结果。     

基于混合遗传算法的数据挖掘

随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,人们需要对这些数据进行分析,从中发现有价值的信息。但是数据库管理系统本身却没有提供有效的工具和方法来利用这些数据,因此数据挖掘成为当今研究的热点。本文即以混合遗传算法为基础对数据挖掘中的算法问题进行系统研究。     

浅谈数据挖掘理论与技术

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,被称为未来信息处理的骨干技术之一,它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。本文对数据挖掘的概念、技术、应用及目前所存在的问题等进行了详细的介绍。     

大数据挖掘与分析在图像处理中的应用与实践研究

图像处理指基于计算机信息技术数字化处理图像,以达到图像编码、压缩、增强复原等目的的技术。文章总结当前图像处理工作中存在的问题,分析大数据挖掘与分析进行图像处理的原理和解决图像处理工作问题具有的优势,解读图像处理时的实践操作步骤,旨在为大数据技术与图像处理技术的融合发展提供借鉴。     

数据融合与数据挖掘的集成研究

数据挖掘和数据融合是两种分析处理海量数据、提取有用知识的技术。两者的目标和原理各不相同,但功能上相互补充,可进行深层次的结合渗透,有效地完成复杂的数据分析工作。该文利用数据挖掘与数据融合技术的特点,综述了两种技术的研究成果,探讨了两种技术深层次集成的基本方案及思路。     

浅谈数据挖掘理论与技术

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,被称为未来信息处理的骨干技术之一,它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。本文对数据挖掘的概念、技术、应用及目前所存在的问题等进行了详细的介绍。     

基于平行坐标法的可视数据挖掘

数据挖掘和数据可视化技术的结合形成可视数据挖掘。通过可视化技术的运用,数据挖掘可以增加其数据的针对性和结果的可信度。平行坐标法是数据可视化的代表方法之一,该文在平行坐标法的基础上,探讨了在其中实现可视化数据挖掘的基本方法,是进一步开发可视数据挖掘系统的初步研究。     

可视化数据挖掘技术的应用分析

随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,大数据时代的到来衍生了很多新技术。其中,可视化数据挖掘技术是较为先进的一种技术,是信息化时代发展的产物。近年来,这一技术被广泛应用于各个领域,为各行各业的发展提供了便利,提高了工作效率。笔者主要阐述了可视化数据挖掘技术的相关概述,分析了可视化技术在数据挖掘技术中的应用,研究了可视化数据挖掘技术存在的问题和未来的发展趋势,以期为技术的进步提供数据支持。     

大数据平台中基于深度学习的数据挖掘算法优化与系统设计

在信息时代的快速发展背景下,大数据技术的广泛应用已经渗透各行各业,带来了海量的数据资源。然而,如何从这些数据中挖掘出有用的信息,为企业的决策提供支持,成为一个亟待解决的问题。文章旨在优化大数据平台的数据挖掘算法,并通过系统设计与技术实现,提升电力数据挖掘的准确性。采用算法优化方法包括模型压缩、参数调优和并行计算等,以提升深度学习模型的性能。基于此,文章提出构建高效、可扩展的数据挖掘平台。经过优化后,深度学习模型预测准确率在95%以上。此外,通过并行计算和分布式存储,数据挖掘平台的处理速度提高了2倍,能够处理更大规模的数据集。优化方法的应用显著提升了模型的性能和平台的处理能力,为大数据挖掘提供了技术支持。     

数据挖掘工具的应用与标准化

介绍了数据挖掘概念,给出了目前数据挖掘工具的主要分类及存在的问题,探讨了数据挖掘语言的发展对数据挖掘工具标准化的推 动作用,并对数据挖掘工具未来的发展进行了展望。     

基于ECharts的中国环境保护情况数据可视化系统的设计与实现

目前,用户可获取环保领域数据的途径众多,但所得到的数据往往以表格作为载体,只可凭借传统图表分析进行相关工作的展开,这导致了用户体验的下降。因此,本文提出基于ECharts可视化技术并结合HTML5、CSS3和JavaScript技术搭建中国环境保护情况数据可视化系统,为相关研究人员及普通民众提供了交互式、动态数据可视化平台,并可应用于环保事业单位或教育教学部门的数字大屏,在弥补环境保护类可视化平台缺失的同时提升了全民环境保护意识。     

基于数据挖掘技术的自然资源大数据整合优化方法

为解决大数据环境下信息整合效率低下、管理混乱,数据结构复杂、检测效率低以及精度适应能力差等问题,提出一种基于数据挖掘技术的自然资源大数据整合优化方法.针对自然资源整合内容,开发基于数据挖掘的整合分析平台,使用优化后Apriori算法处理多通道数据,利用Web技术建立单一数据管理系统,对目标数据优化和查询,度量自然资源目...     

数据挖掘与机器学习——经典图书介绍

对于“数据挖掘”,有多种文字不同但含义接近的定义,简单来说,可以归纳为“试图从海量数据中找出有用的知识”。在学术界,有时也将“数据挖掘（DM）”称为“数据库中的知识发现（KDD）”。而“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一,目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。     

基于Duckling应用集成框架的数据集成与共享工具DLM

虚拟科研应用环境中多源异构数据的集成和共享问题是个热点问题。本文基于虚拟科研环境协同工作套件duckling应用集成框架,实现了一个通用的数据集成与共享工具DLM。该工具使用Portlet技术,是BS架构的Web应用,提供通用的数据采集、数据处理、数据可视化展示和数据下载功能,解决了虚拟科研环境中数据的统一采集、处理和共享问题。该工具已经在大气、气象和生物等相关领域中的课题研究中得到了应用,取得了初步的成效。     

VisualDM：一个灵活的可视化数据挖掘系统

如果要建造一个健壮的数据挖掘系统，仅仅依靠挖掘算法是不够的。目前的挖掘算法还没有完全“智能”化，所以挖掘有用的信息常常不是很有效。不过可视化技术给了我们很大的帮助，我们将挖掘算法和可视化技术结合起来，从而实现了数据挖掘系统VisualDM。     

面向不平衡网络评论数据挖掘的服务质量评价

针对基于不均衡网络评论的服务质量评价研究中存在的评论语料分布不均衡和特征词提取依赖主观经验的问题,在利用不平衡网络评论构建服务质量评价指标体系的过程中,本文提出基于主体频率G指数模型来客观地提取高频特征词,并通过特征词词向量聚类构建服务质量评价指标体系.在服务质量评分模型中,本文提出一种基于热度指数加权的顾客满意度评分...     

基于云数据的数据挖掘算法研究及实现

对数据挖掘算法以及MapReduce分布式计算模型进行了简要的分析,详细地阐述了数据挖掘算法中最为常见的Apriori算法在云数据平台下的实现.     

基于数据挖掘的用户行为特征提取系统构建

为充分缓解电量负荷压力,本文设计了基于数据挖掘的用户行为特征提取系统.按照电力信息提取框架的处置需求,连接用户行为管理模块与电力数据挖掘驱动单元,完成用户行为特征提取系统的硬件环境搭建.采用关联电力用户行为特征树,存储各类待挖掘的电力数据,完成系统的软件环境搭建,结合相关硬件设备结构,完成基于数据挖掘的用户行为特征提取系统设计.实验结果表明,与基于k-means的提取系统相比,应用新型特征提取系统后,电力用户的总负荷水平明显下降,电子转存频率也由47％提升至98％,用户端主体的电量负荷压力得到良好的平均与协调.     

基于数据挖掘的校园大数据可视化分析系统设计

针对近年来学生异常行为增多问题,以一卡通为基础对校园大数据进行了挖掘与并对挖掘结果进行可视化展示。采用ARIMA时间序列预测模型对校园热点区域人流量分布进行预测,通过基于最小方差和余弦相似度的K-means改进聚类算法归纳了校园消费分布特征,对特征进行聚类,并对每类人群的特点进行了总结分析。实验结果表明,ARIMA时间序列预测模型的预测结果与真实结果的标准误差为23.46,预测结果较为理想;而改进的K-means聚类算法则通过最小方差提高初始质心的代表性,最终模型聚类结果与预期结果基本一致。通过预测和聚类结果,校园管理者可以了解学生群体特征,对学生个性特征、行为规律进行深入分析,预测学生行为,防微杜渐。