数据挖掘中属性约简算法的研究

本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。     

数据挖掘中属性约简算法的研究

本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。     

一种数据约简方法的探讨

Rough集理论在数据挖掘中的重要性已日益为大家所重视，也已经发展出一些行之有效的方法如：数据分析法，分明矩阵法。本文从以上两种方法出发，提出简单相异矩阵，并用以进行数据约简。     

基于粗糙集的属性约简在数据挖掘中的应用研究

属性约简是粗糙集理论知识获取中的关键问题之一。先利用差别矩阵求得核属性,再利用属性的重要度作为启发式去求约简,可取得合理的属性组合,避免了基于代数方法与基于信息熵方法的复杂运算。最后通过实例分析验证了算法的有效性与可行性。     

数据挖掘中的数据预处理模型与算法研究

本文首先介绍了数据预处理的概念,然后将数据预处理无缝集成于数据仓库的构建过程中,提出了一种数据预处理过程模型。对于不同阶段所使用的数据预处理技术和算法,本文也进行了总结分析,并以粗糙集的属性约简为例给出了一种算法的具体实现步骤。     

大规模复杂数据集的约简方法

对样本点数量巨大、用于刻画对象特征的指标众多、带有时空动态特性、包含大量噪声等特点的大规模复杂数据集进行定义。针对大规模复杂数据集的挖掘要求,结合统计分析、粗糙集、模糊集理论中的数据约简思想和方法,提出一种基于样本模糊聚类和粗糙集属性约简的大规模复杂数据集约简方法。     

基于层次分析法的数据挖掘技术研究与应用

构建数据挖掘算法模型是数据挖掘技术研究的重点和难点。层次分析法是一种定性与定量相结合的多准则决策方法,可以将人的主观判断用数量形式表达和处理。研究和实现基于层次分析法的数据挖掘技术,可进一步拓宽数据挖掘算法模型的类型,对数据挖掘技术的应用具有普遍意义。     

基于层次分析法的数据挖掘技术研究与应用

构建数据挖掘算法模型是数据挖掘技术研究的重点和难点。层次分析法是一种定性与定量相结合的多准则决策方法．可以将人的主观判断用数量形式表达和处理。研究和实现基于层次分析法的数据挖掘技术,可进一步拓宽数据挖掘算法模型的类型,对数据挖掘技术的应用具有普遍意义。     

基于最小约简的粗糙集数据挖掘算法研究

为了进一步提高粗糙集模式数据挖掘算法的效率,论文提出一种基于约简粗糙集的数据挖掘算法。具体研究过程为：首先提出一种优化的启发式约简算法,并分析制定了启发式规则,接着研究约简粗糙集的实现过程,最后采用对比实验来验证约简粗糙集模式数据挖掘算法的可行性。研究结果表明：论文所提算法的运行效率高出其他主流算法近30%,为高效的数据挖掘奠定了理论基础。     

分类数据集的一致化特征选择约简

样本数据集的不一致性和冗余特征会降低分类的质量和效率。提出了一种一致化特征选择约简方法,该方法基于贝叶斯公式,采用阈值,将非一致数据归为最可能的一类,使数据集一致化。并在一致数据集上,运用类别区分矩阵选择可准确区分各类数据的最小特征变量集。给出的启发式搜索策略和应用实例表明:一致化特征选择约简方法能有效消除分类数据集的不一致性,选择最优的特征变量、降低数据的维数、减少数据集中的冗余信息。     

数据挖掘技术在教学中的应用研究

论文基于数据挖掘的理论背景,着重阐述了其中关联规则和决策树两种方法,并将其应用到教学工作中。通过研究分析,使用关联规则方法,能更好地进行教学情况预测和教学效果评估;决策树方法能在毕业论文、课程选择等方面进行分析指导。最后,指出数据挖掘方法在教学中应用的发展前景。     

数据挖掘在GIS中的应用研究

论述了GIS在数据处理方面面临的新问题,以及数据挖掘技术的概念和基本特点。主要是为了说明在GIS中运用数据挖掘技术的方法:通过选取感兴趣的数据子集,结合其它知识,初步发现隐藏在GIS数据中某些特征和规律。将可以有效利用现有GIS数据,具有良好的发展前景,已经引起GIS界的关注。并通过一个实例来说明在GIS进行数据挖掘的基本方法。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

电子商务的蓬勃发展使企业产生了大量的业务数据,如何有效管理和使用这些海量数据具有重要的现实意义,因此Web数据挖掘成为商务活动的迫切需求。本文介绍了Web数据挖掘技术及其在电子商务中的应用。     

数据挖掘技术在教育中的应用研究

随着教育信息化进程的推进，产生并积累了大量的、复杂的数据，为了更充分、有效地利用这些数据，本文就数据挖掘技术在教育中的应用进行了一些探讨，并以教学评价作为简单的实例研究，目的在于发现大量教育数据中隐藏的、有用的知识，以指导教育、发展教育、为教育服务。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

该文阐述了数据挖掘和CRM的概念,并对在银行CRM中如何使用数据挖掘技术进行了研究,并给出了银行CRM中B1分析的一个简单的应用方式。     

基于Web的数据挖掘技术研究与应用

随着Web上的信息量剧增,Web数据挖掘的作用愈显重要。本文从Web数据挖掘的定义与分类开始分析,简述了Web数据挖掘的主要技术以及存在的主要难题,并分析其应用。     

数据仓库与数据挖掘技术的研究与应用

讨论了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术的应用,介绍了使用分析服务器构建数据仓库及进行联机分析的方法,实现了一个利用决策树算法建立模型对顾客的信誉度进行分类的实例。     

数据仓库与数据挖掘技术的研究与应用

讨论了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术的应用,介绍了使用分析服务器构建数据仓库及进行联机分析的方法,实现了一个利用决策树算法建立模型对顾客的信誉度进行分类的实例.     

数据挖掘技术在药物配方中的研究及应用

在新型的杀虫剂配方研制过程中,了解影响新药发挥功效的主要因素以及药物的副作用对整个研发过程来说是至关重要的。通过数据挖掘技术对相关数据进行分析和处理,提出了一种多维数据模型及计算推导方案,旨在揭示药物在杀虫过程中各个影响因素的变化规律,从而为合理利用杀虫剂进行最优化杀虫提供了理论依据。     

抽样在数据挖掘中的应用研究

大规模数据集是数据挖掘高效实现的障碍。抽样是统计学中一种常用的调查方法,作为克服该障碍的方法,抽样被引入数据挖掘中。在国外,抽样在数据挖掘中的应用研究已比较广泛,而国内相关研究很少。本文在总结现有相关工作的基础上,系统介绍了数据挖掘中抽样的应用及其相关问题。相信抽样在数据挖掘中的应用研究将推动数据挖掘的发展。