数据挖掘中的DHP算法及其应用

Adaboost算法详解及其在数据挖掘中的应用

详细介绍了Adaboost算法作为数据挖掘领域中的重要分类算法之一，包括其起源、发展历程和应用实例。文章首先分析了该算法的主要训练过程及性能改进，最后展望了其未来发展方向。

数据挖掘 18 2024-07-18

概念层次树数据挖掘算法及其应用

基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。

数据挖掘 9 2024-04-30

Java算法在数据挖掘中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，在信息技术领域扮演重要角色。Java作为跨平台性和强大库支持的编程语言，是实现数据挖掘算法的理想选择。深入探讨了数据挖掘的Java算法及其在高效数据分析中的应用。包括数据预处理，如数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以及分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机）、聚类算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类）、关联规则学习和回归算法。此外，还介绍了Java在文本挖掘中的应用，包括词干提取、词性标注、实体识别和情感分析等。

数据挖掘 11 2024-07-18

数据挖掘系统及其应用

随着预测模型的需求增加和复杂性提升，第三代数据挖掘系统应运而生。这些系统支持模型修改和集成，将预测模型自动应用于操作型系统，提升决策支持。移动计算的普及促使第四代数据挖掘系统的研究，结合数据挖掘和移动计算。

算法与数据结构 22 2024-05-01

数据挖掘技术及其应用

ETL技术，即DTS SQL Server的数据转换服务（Data Transformation Services，简称DTS），提供了一套基于OLE DB的COM对象，利用VBScript、PerlScript或Microsoft Jscript脚本语言描述，用于创建数据转换程序，实现不同OLE DB数据源之间的数据转换操作。

算法与数据结构 12 2024-09-18

数据挖掘中的距离计算技术及其应用

在数据挖掘中，计算对象间距离的标准化处理至关重要。常见的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明科夫斯基距离等。这些方法帮助分析师有效地衡量数据点之间的差异和相似度。

数据挖掘 10 2024-07-16

数值归约技术及其在数据挖掘中的应用

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数据挖掘 19 2024-07-17

数据挖掘技术及其应用

这本由我校教师编著，并由顾冠群院士生前审阅的书籍，深入探讨了数据挖掘技术，及其在各个领域的应用。

数据挖掘 21 2024-05-28

数据挖掘技术及其应用

韩佳炜的经典数据挖掘教材，广泛应用于南京大学研究生课程和西安电子科技大学本科生课程。

数据挖掘 13 2024-07-18