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数据挖掘综述 总被引:1,自引:0,他引:1
方元康 《数字社区&智能家居》2007,(9):1189-1190,1199
综述了关联规则、分类与预测、聚类分析等数据挖掘的三个主要功能,最后描述了数据挖掘的发展前景。 相似文献
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信息化的到来导致数据急剧膨胀,从大量的数据中提取有用信息并非易事,数据挖掘就是为了满足这种需要而产生的。论文介绍了数据挖掘的相关理论知识和算法,算法有关联规则、遗传算法和决策树,对这些算法进行了分析研究,并找出其局限性。 相似文献
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关联规则挖掘算法在分类中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个基于关联规则挖掘算法的医疗数据分类方法。介绍了关联规则的理论基础、关联规则挖掘算法及其在医疗数据挖掘中的应用方法,并利用介绍的算法对乳腺癌数据进行挖掘。获得了分类的实验结果,该模型系统达到了较高的分类准确率,证明了数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。 相似文献
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王焱林 《计算机光盘软件与应用》2014,(18):126+128
随着计算机技术和信息技术的飞速发展,数据挖掘已经成为当今各行各业重点关注的对象。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的内容,通过关联规则挖掘能够从海量数据中分析出数据与数据之间存在的关系,进而为用户提供更具有参考价值的信息。现阶段关联规则挖掘已经广泛应用于保险、股市、网络数据等多个对市场信息高度依靠的行业。本文从关联规则挖掘相关概念出发,对其主要操作步骤进行了简单分析,并研究了数据分割下的挖掘问题及算法。 相似文献
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蔡璐 《计算技术与自动化》2018,(3):137-140
提出了一种基于数据挖掘技术的文献自动推荐系统架构,分析了系统实现的关键技术,并完成了系统模块化设计和算法实现。经实践验证,该推荐系统在特色资源库中具有良好的文献推荐效果和广阔的应用前景。 相似文献
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数据挖掘算法研究与综述 总被引:20,自引:11,他引:9
数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景.以关联、分类、聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并指出其现存的问题.这些方法都有局限性,多方法融合、有机组合互补将成为数据挖掘的发展趋势. 相似文献
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信息化的到来导致数据急剧膨胀,从大量的数据中提取有用信息并非易事,数据挖掘就是为了满足这种需要而产生的。论文介绍了数据挖掘的相关理论知识和算法,算法有关联规则、遗传算法和决策树,对这些算法进行了分析研究,并找出其局限性。 相似文献
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医学数据挖掘中的数据预处理与Apriori算法改进 总被引:2,自引:0,他引:2
医学数据挖掘是提高医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供科学的、准确的决策的需要。分析了医疗数据的特点,并以慢肺阻疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一些算法的改进措施,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于原来算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则。 相似文献
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关联规则和分类规则挖掘算法的改进与实现 总被引:5,自引:0,他引:5
对Apriori关联规则挖掘算法提出了一种改进方法,使其可以有效地压缩数据规模,提高了原Apriori算法的执行效率。此外,还对OCI分类规则挖掘算法提出了改进,扩展了该算法的适用范围。同时,该采用这两个改进算法实现了一个数据挖掘原型系统。 相似文献
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数据挖掘是目前非常热门的一门交叉学科,涉及到很多学科的研究领域。文中对数据挖掘的概念、实施步骤及各种算法进行了比较详细的归纳.并且对数据挖掘技术将来的研究方向也进行了预测。 相似文献
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