大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • 5--.ppt

    #

  • 3-.ppt

    分类概述Classifier(Model)预测的正确性时间构建模型的时间使用模型所需的时间健壮性处理噪声及缺失值的能力可扩展性可操作性规则的优化决策树的大小分类规则的简洁性数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘良良良优良优良决策树表示与例子4150决策树生成算法描述 决策树算法剪枝技术是一种克服噪声的技术同时它也能使树得到简化而变得更容易理解剪枝的类型向前剪枝(forward pruning)在生

  • -2仓库与概述.ppt

    Slide TitleData warehouse is a subject oriented integratednon-volatile and time variant collection of data in support of managements decision —— [Inmon1996].Inmon把数据仓库描述为一个面向主题的完整的非易失的不同时间的用于支持决策管理的数据

  • 仓库与8:离群.ppt

    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

  • _仓库与_7:非结构化.ppt

    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第7章 非结构化数据挖掘本章内容:7.1 Web数据挖掘7.2 空间群数据挖掘7.3 多媒体数据挖掘7.1 Web数据挖掘7.1.1 非结构化数据源Web数据挖掘的难点 对数据来源分析异构数据环境 半结构化的数据结构 解决半结构化的数据源问题 文本总结 XML与Web数据挖掘技术 XML的产生与发展 XML的主要特点 7.1

  • 仓库与-1.ppt

    什么是数据仓库 数据仓库的特点 为什么要进行数据挖掘 1.数据挖掘的基本过程 (1)数据准备数据准备(data preparation):本阶段又可进一步细分成数据集成数据选择和预分析 (2) 挖掘挖掘(mining):DM处理器(data mining processor)综合利用前面提到的多种DM方法分析数据(3) 表述表述(presentation):与检验证型工具一样DM将获取的信息以便于

  • 仓库与-1.ppt

    3九十年代互联网的出现与发展以及随之而来的企业内部网和企业外部网以及虚拟私有网的产生和应用使整个世界互联形成一个小小的地球村人们可以跨越时空地在网上交换信息和协同工作这样展现在人们面前的已不是局限于本部门本单位和本行业的庞大数据库而是浩瀚无垠的信息海洋392023如何才能不被信息淹没而是从中及时发现有用的知识提高信息利用率 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求快速增长的海量数据存放在大型

  • -与Agent.ppt.ppt

    1. 网络信息时代的问题 信息过量难以消化 真假信息难以辨识 信息安全难以保证 信息形式的不一致导致难以统一处理 缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段导致了数据爆炸但知识贫乏的现象 2. 解决的办法 数据库知识发现(KDD):1989年第11届国际联合人工智能学 术会议上提出 用机器学习的方法分析数据库管理系统中存储的数据发现数据中隐藏的规则与知识 数据挖掘及其应用.3 数据挖掘的功能与作用.3 数

  • 仓库与_6_预处理.ppt

    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仓库与数据挖掘技术第6章 数据预处理技术主讲人:孙水华 副教授信息科学与工程学院目 录数据预处理概述 数据清理 数据集成数据变换 数据归约 小 结 数据预处理(data preprocessing)是指在对数据进行数据挖掘主要的处理以前先对原始数据进行必要的清洗集成转换离散和归约等等一系列的处理工作以达

  • .ppt

    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(DM)第5章 关联规则挖掘5.1 关联规则 也称亲和力分析研究什么与什么相伴也称购物篮分析因为此问题起源于零售部门希望确定客户在一次购买过程中可能一起购买的那些东西购物篮分析的输出是关于客户购买行为的一组关联关系以一组特殊规则的形式出现称为

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部