可拓学中属性约简与数据挖掘的可拓变换与知识表达

可拓数据挖掘在煤矿瓦斯预警中的应用

利用可拓数据挖掘技术对煤矿瓦斯数据进行分析，挖掘潜在信息，完善预警步骤，提高瓦斯预警有效性。

数据挖掘 14 2024-04-30

基于粗糙分类的不确定性可拓群决策数据挖掘及其应用

针对可拓分类中存在的不确定性和分类不足，本研究结合关联函数与决策函数，探讨了在不确定条件下的可拓群决策。研究内容涵盖了可拓变换与粗糙分类、属性约简与规则提取，以及数据分析与方案识别，实现在不确定条件下决策对象的比较与选择。解决了多方案可拓分类和动态识别的系统分类问题，从而提升了可拓群决策数据挖掘的准确性和可信度。

数据挖掘 8 2024-10-16

业务问题可映射数据挖掘技术

业务问题可以映射到数据挖掘技术中。

数据挖掘 12 2024-05-16

外贸拓客工具升级版

此工具利用Python3多线程和多进程，每秒可采集上百万条数据。它采用人工智能爬虫算法，实时收集全球进出口信息、亚马逊、阿里巴巴和外贸企业的信息，帮助外贸从业者找到潜在客户。

Storm 14 2024-05-06

Step条件属性约简求核-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

Step1条件属性约简求核下面讨论属性约简求核的两种方法：分辨矩阵直接求核约简法和用命题11-1、命题11-2求核约简法。首先，用分辨矩阵直接求核集。以下举例说明分辨矩阵求核约简的方法，如表11.3医疗决策表所示是一个知识系统，U={U1,U2,…，Un}是论域，C={a,b,c,d}是条件属性集，D={e}是决策属性集，P=C+D。则其相应的分辨矩阵为：D=

数据挖掘 12 2024-07-13

基于启发式算法的属性约简在数据挖掘中的应用

基于粗糙集理论，探讨了属性约简在数据挖掘中的重要性和应用。通过引入启发式算法，详细分析了其在优化数据挖掘过程中的有效性，并结合实例展示了算法的实际效果。技术进步使得这些算法在处理复杂数据集时显得尤为重要。

数据挖掘 8 2024-08-03

数据挖掘基本理论的可扩展体系结构

数据挖掘应用平台和信息系统行业中，可扩展性的体系结构正在成为关键。该体系结构涵盖了MIS、ERP、CRM、E_Business等多个组件，支持客户细分、客户流失预测以及欺诈检测等数据挖掘算法的应用。

数据挖掘 7 2024-09-19

关联知识与数据挖掘

数据库中蕴藏着丰富的关联知识，等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样，包括： 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如，购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则，揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树（FP-树）是两种常用的关联规则挖掘算法。

数据挖掘 20 2024-05-23

数据挖掘：知识与创新的全景

本书涵盖了数据挖掘领域的关键概念和前沿技术。第二版内容全面升级，纳入了数据挖掘的最新研究成果，如流、时序和序列数据挖掘，以及时间空间、多媒体、文本和网络数据挖掘。适合数据挖掘和知识发现领域的从业者、研究人员和开发人员参考。

数据挖掘 11 2024-04-30