一种支持可视化数据挖掘的图像后处理方法

可视化数据挖掘是当前数据挖掘的研究重点之一，国际上近几年发展起来的几类可视化数据挖掘技术，主要有基于计算机图形学的技术．本文提出了一种支持可视化数据挖掘方法的计算机图像处理技术，利用一种类邻域平均方法（Resemble Neigh borhood Averaging Method）对数据挖掘结果图像进行后处理，可帮助用户准确把握数据的主要特征，进而从数据中发现有用的模式．实验表明，该方法具有很强的直观性、便利性、有效性，为可视化数据挖掘提供了一个新途径．     

可视化数据挖掘技术研究

总结了目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况。结合国外先进的数据挖掘工具,分析了当前可视化数据挖掘技术的应用现状。基于可视化数据挖掘的任务和目标,阐述了可视化数据挖掘技术的发展趋势。     

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。     

可视化数据挖掘技术

迄今为止,数据挖掘与知识发现软件的功能不再停留在"挖掘"这个单一功能的实现,而已延伸到数据挖掘与知识发现的过程,即包括数据的预处理、数据挖掘、模型评估与可视化,在单纯的模型可视化基础上扩充了数据可视化与数据挖掘过程可视化.主要讨论了数据挖掘的方法与可视化技术,指出了未来的研究方向.     

数据挖掘方法与可视化

迄今为止,数据挖掘与知识发现软件的功能不再停留在“挖掘”这个单一功能的实现,而已延伸到数据挖掘与知识发现的过程．即包括数据的预处理、数据挖掘、模型评估与可视化;在单纯的模型可视化基础上扩充了数据可视化与数据挖掘过程可视化：本文着重讨论了数据挖掘的方法与可视化技术,最后提出了未来的研究方向。     

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。     

多维数据可视化技术综述

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分。通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度。如何可视化多维数据,是目前可视化研究的热点。本文对目前主要的关于多维数据可视化技术和方法进行了综述。     

浅谈可视化数据挖掘方法与技术

数据挖掘技术的快速发展,能帮助用户更换的挖掘数据库中隐藏的丰富知识,而受挖掘技术复杂性影响,一些用户很难挖掘完整的数据,对数据的理解和掌握也比较吃力。采用图形和图像的形式,能帮助用户理解和掌握数据挖掘的结果,可视化数据挖掘技术便应运而生。     

关联规则下数据挖掘可视化技术的探讨与实现

随着数据挖掘技术的不断发展以及数据挖掘工具应用的日益深入,数据挖掘可视化技术已成为数据挖掘领域新兴的研究热点之一。本文首先探讨数据挖掘可视化技术的主流发展趋势;然后基于Netbeans6．1开发平台,采用Java、JFreeChart等开发技术,结合PMML标准,完成关联规则下的数据挖掘可视化技术的设计与实施。实践表明：所完成的工作能够将关联规则下的数据挖掘过程以可视化的元素展示给参与数据挖掘的用户,让用户能够对挖掘结果进行有效评估。     

DMVisualMiner:一个可视化数据挖掘分析平台

DMVisualMiner是将可视化技术应用于数据挖掘领域而开发的一个数据分析平台.可视化数据挖掘主要应用在4个方面数据准备阶段的可视化、模型生成阶段的可视化、结果呈现阶段的可视化、数据挖掘流程的可视化.实现了对数据挖掘各个方面的可视化,同时DMVisualMiner采用构件的设计方法,利用插件的概念增强了系统的可扩展性,设计并实现了基于XML的模型表示方法,使得DMVisualMiner能够和预言模型系统集成,并能在网络环境下发布.     

电子商务数据挖掘可视化系统模型研究及应用

将数据挖掘与相关的数据可视化技术和联机分析处理技术集成,构造一个应用于电子商务Web环境中的以数据挖掘技术为基础的数据可视化分析系统模型——电子商务数据挖掘可视化模型(EDVM),并技术实现主要模块功能,使之能够进行挖掘结果的动态更新与可视化输出,并通过实验初步验证了EDVM模型的有效性。     

数据挖掘中可视化技术综述

阐述了可视化技术在数据挖掘中的应用及发展前景。     

VISMiner：一个交互式可视化数据挖掘原型系统

交互式可视化数据挖掘是利用可视化技术进行联机数据挖掘的技术。基于SOM的交互式可视化数据挖掘原型系统VISMiner的主要目的是将数据挖掘与数据可视化及OLAP进行集成,允许用户以交互的方式从SOM的标记图或距离图中选定感兴趣区域加以深入分析。     

基于数据挖掘技术的计算机取证系统研究

随着信息技术的不断发展,计算机犯罪问题也不断出现,计算机取证技术是将计算机调查和分析技术应用于对潜在的、有法律效力的证据的确定与获取。数据挖掘技术广泛应用于统计、模式识别、高性能并行计算和可视化研究中。本文对基于数据挖掘技术的计算机取证系统进行了探讨。     

VISDMiner：一个交互式数据挖掘过程可视化系统

针对数据挖掘中挖掘过程不透明以及用户交互少的问题,本文设计并实现了VISDMiner系统。VISDMiner系统将可视化技术和数据挖掘技术结合在一起,提供对挖掘过程中各阶段产生的可视化子结果集的分析。用户可根据自己的领域知识和经验去调整数据挖掘算法模型的参数和可视化模型的参数,促进算法和挖掘分析过程的有效调优。为了处理高维数据集,VISDMiner系统采用一种基于最大信息系数的主成分分析改进算法MIC-PCA,该算法主要是针对传统PCA算法降维能力和分类准确率低的问题进行改进。实验结果表明,VISDMine不仅实现了数据挖掘过程的可视化,还提高了用户对数据挖掘〖JP2〗执行结果的可理解性,其采用的改进的MIC-PCA算法提高了PCA算法的降维能力和分类准确率。     

数据挖掘可视化技术应用与研究

本文讨论了数据挖掘和可视化的关键技术,提出了运用在油田数据库中的一种可视化模型的设计方法。取出油田数据库的一个数据截面进行可视化,可以直观清晰的看到数据库中的频繁与例外异常模式,对提高决策的效率具有重大现实意义。     

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。     

时间序列数据可视化研究综述

时间序列数据可视化综合了时间序列数据挖掘、数据可视化、计算机图形学、计算机交互技术等学科的理论和方法。从时间和数据两个角度分析了时间序列数据的特征;从用户的角度探讨了时间序列数据可视化的主要任务;综述了时间序列数据可视化从以人为中心到以计算机为中心,再到人机交互方式的发展历程;详细介绍了时间序列数据可视化的5类图表和5类表达方式。最后,对时间序列数据可视化研究进行总结和展望。     

生物信息学中基因数据可视化

科学可视化技术是进行生物数据挖掘的重要手段。本文综合介绍了主要的基因数据可视化技术 :各种基因调控网、层次树显示、信息壁技术、语义镜     

数据挖掘研究的机遇及挑战

随着计算机的大量应用和数据量的急速增长,数据挖掘发挥着越来越重要的作用．数据挖掘经过近二十年的发展,取得了很大的突破,包括了数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术等技术热点．其应用也越来越广泛。同时。也面临着技术上的一些难题．如流数据挖掘、分布式数据挖掘、基因数据挖掘等等．