数据挖掘模式

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序列模式-数据挖掘算法解析
序列模式t是指在多个数据序列中发现共同的行为模式。 t通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式,强调时间序列的影响。 例如,在所有购买了激光打印机的人中,半年后80%的人再购买新硒鼓,20%的人用旧硒鼓装碳粉; 在所有购买了彩色电视机的人中,有60%的人再购买VCD产品; 在时序模式中,需要找出在某个最短时间内出现比率一直高于某一最小百分比(阈值)的规则。
序列模式-数据挖掘算法解析
序列模式t是指在多个数据序列中发现共同的行为模式。t通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。这里特别强调时间序列的影响。例如,在所有购买了激光打印机的人中,半年后80%的人再购买新硒鼓,20%的人用旧硒鼓装碳粉;在所有购买了彩色电视机的人中,有60%的人再购买VCD产品;在时序模式中,需要找出在某个最短时间内出现比率一直高于某一最小百分比(阈值)的规则。
数据挖掘:探索数据模式的技术
数据挖掘技术涵盖关联分析、分类、聚类、文本挖掘、Web 挖掘、图形挖掘以及流和时间序列挖掘等领域。通过学习数据挖掘,您可以: 掌握数据挖掘和知识发现(KDD)的过程。 分析不同数据挖掘和 KDD 算法的适用性。 设计算法解决分类、聚类问题,并从数据库中识别关联规则。 应用文本挖掘、Web 挖掘、图挖掘以及流和时间序列挖掘的概念和算法。 评估数据挖掘和 KDD 算法的性能,比较和对比不同算法的性能。 评估数据挖掘算法的可伸缩性。 分析影响数据挖掘效率的数据特征。 检查数据挖掘和 KDD 算法的局限性。
面向高效数据挖掘的直接判别模式挖掘
DDPMine 运用 branch-and-bound 搜索策略,无需生成完整模式集,直接挖掘出区别性模式。该方法摒弃了从海量数据中选取最优模式的传统做法,引入以特征为中心的策略,通过不断减少训练实例,在逐步缩减的 FP 树上依次生成区别性模式。
模式矩阵数据挖掘技术的新视角
模式矩阵通常采用矢量表示数据对象,每个矢量在多维空间中描述对象的多方面特征。每个维度代表一个特征,多个对象的矢量形成模式矩阵(Pattern Matrix),即(xij)mn。每行表示一个对象,每列描述一个特征。这种方法在数据挖掘中具有重要应用价值。
增量处理模式-数据挖掘工具(Weka 教程)
增量学习NaiveBayesUpdateable数据源 - ArffLoader评估 - ClassAssigner分类器 - NaiveBayesUpdateable评估 - IncrementalClassifierEvaluator可视化 - TextViewer可视化 - StripChart精度 - Accuracy均方根误差 - RMSE
电力负荷预测模式的数据挖掘研究
电力负荷预测模式的研究显示,数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中,中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。
数据挖掘模式发现课程学习资料汇编
探索数据挖掘领域中模式发现的奥秘,汇集丰富的学习资源,助力深入理解和实践。涵盖核心概念、算法原理、应用案例等,帮助构建扎实的知识体系。
数据挖掘技术一种高效的最大频繁模式挖掘算法
挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法,利用前缀树压缩数据存储,通过优化节点信息和节点链,直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘,避免了传统条件模式树的创建,显著提升了挖掘效率。
小微信贷模式研究与实践:数据挖掘赋能
本研究结合数据挖掘技术,探索小额微信贷款模式的构建,为金融机构提供创新信贷产品的设计思路。通过实践应用,论证了该模式的有效性,为金融普惠发展提供了新的视角。