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数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类:专用挖掘工具和通用挖掘工具专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案在涉及算法的时候充分考虑了数据需求的特殊性并作了优化对任何领域都可以开发特定的数据挖掘工具例如IBM的AdvancedScout系统针对NBA的数据帮助教练优化战术组合特定领域的数据挖掘工具针对性比较强只能用于一种应用也正因为针对性强往往采用特殊的算法可以处理特殊的数据实现特殊的
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课程大纲【2】咨询
基于统计的方法基于距离的离群数据方法基于距离的离群数据定义 基于距离的离群数据挖掘的算法分类及算法描述 基于距离的算法的改进 基于偏离的离群数据挖掘序列离群数据技术 OLAP数据立方体技术
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第14章 数据仓库与数据挖掘 141数据仓库 142 OLAP 143 数据挖掘141 数据仓库数据管理要面向不同的管理人员需求构建不同类型的信息系统数据仓库的产生数据管理对于高层管理人员,主要是进行决策分析,所需要数据有以下几个方面的特征:面向主题:决策分析都是围绕一些主题而展开的集成的:决策分析所需数据将是多种异构数据源时变的:决策分析不但需要反映当前情况的数据,还需要历史数据非易失的:决策分
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据挖掘工具WEKA教程广东外语外贸大学杜剑峰WEKA教程WEKA简介数据格式数据准备属性选择可视化分析分类预测关联分析聚类分析扩展WEKA课程的总体目标和要求:熟悉WEKA的基本操作了解WEKA的各项功能掌握数据挖掘实验的流程准备数据选择算法和参数运行评估实验结果了解或掌握在WEKA中加入新算法的方法1WEKA简介WEKA的
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