数据挖掘在故障诊断专家系统知识获取中的应用

介绍了数据挖掘的概念,指出了数据挖掘与知识获取之间的关系,并着重阐述了描述性数据挖掘、关联规则挖掘、数据挖掘分类算法在故障诊断专家系统知识获取中的应用,最后给出了一个用数据挖掘分类算法生成故障树的实例。     

基于数据挖掘的分类算法综述

分类算法是数据挖掘中最重要的研究领域之一。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,给出了每种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。     

数据挖掘分类算法研究综述

随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点;特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘分类问题的研究现状进行了综述:首先对研究比较多的基于判定树的归纳分类、基于人工神经网络的分类和基于统计的贝叶斯分类作了详细的讨论;然后对目前新提出的几种算法作了简要分析;最后根据数据挖掘的发展现状和研究重点对数据挖掘分类算法的发展趋势作了展望。     

数据挖掘技术在话务网数据分析中的研究与应用

利用数据挖掘技术设计了移动通信话务网管数据挖掘系统，将概念、分类、关联、时间序列分析等算法应用于话务网管散据分析中，重点介绍分类分析算法在话务网管数据分析系统中的应用．     

基于分层神经网络的分类算法

分类知识发现是数据挖掘的一项重要内容,研究各种高性能、高速度的分类算法是数据挖掘面临的主要问题之一。大多分类问题由于各特征之间存在交互性等不确定性问题。使得一般的神经网络分类算法难以取得好的分类效果。本文通过构造一种分层神经网络的分类方法。明显地提高了分类精度。     

基于C4.5决策树学生成绩数据挖掘方法

数据挖掘技术从产生以来得到了广泛的研究和应用,在数据的分类技术方面C4.5算法的研究已经比较成熟,但在学生成绩挖掘方面的应用比较少,本文首先论述了主要分类技术,详细介绍了C4.5决策树分类算法,并以实际学生成绩数据为依据,进行学生成绩的数据挖掘,通过对挖掘结果的分析表明,C4.5决策树算法高效、准确,是对学生成绩数据挖掘的首选工具.     

基于多关系的空间分类算法研究

空间数据挖掘的应用领域很广,空间分类是空间数据挖掘中一项重要的任务,现有的空间分类算法都是基于传统的方法,在单表上进行的.本文提出了一种新的空间分类算法,基于多关系的方法创建决策树,并验证了算法的正确性及有效性.     

一种新的决策树组合优化算法

数据分类是数据挖掘中的一个重要课题,研究各种高效的分类算法是数据挖掘的重要问题之一.本文对了GAAA算法进行改进提出了一种新组合优化算法,将其应用到分类规则的优化问题,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补,有效地节省了计算时间,并优化了生成的分类规则.实验结果表明:该算法可以有效克服停滞,提高搜索效率,有效地挖掘出最优的分类规则集.     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.     

文本数据挖掘的基本技术及发展趋势

文章总结了数据挖掘的基本方法、文本数据挖掘的关键技术,讨论了文本挖掘的定义和文本分类的一些形式,并对文本数据的数据挖掘算法以及发展趋势进行了研究。     

数据挖掘中分类方法简述

随着数据挖掘理论和技术的发展,分类挖掘的技术也逐渐趋向成熟,出现了许多较有效的分类算法.本文将对数据挖掘中常用的分类方法作一个概述.     

信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。     

DM中分类算法的研究及其应用

分类算法是DM(数据挖掘)中的最重要的技术之一。本对具有代表性的分类算法进行了分析和比较；并应用分类方法在居民出行数据中挖掘出一些公交乘客规则，讨论了数据挖掘方法在公交乘客预测中应用的前景和实效。     

决策树分类算法的分析和比较

在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。基于决策树分类算法的研究现状,对各种决策树分类算法的基本思想进行了阐述,并对不同的算法进行了分析和比较。     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

数据挖掘中聚类分析技术方法的比较研究

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.聚类在电子商务、图像处理、模式识别、文本分类等领域有广泛的应用.本文首先建立了数据挖掘中聚类方法的比较标准,然后从基于优化、关系、变换这样一个新的角度对聚类方法进行了分类和比较,最后对数据挖掘中常用聚类算法进行了分析,以便于人们更易于选择研究方向和选择适合于具体问题的聚类算法.     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一 ,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题。本文以决策树分类方法中有代表性的方法 C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式 :基于决策树方法的分类器的构建方法和算法。     

遗传算法在数据挖掘中的应用

讨论了遗传算法的基本思想、优点以及在数据挖掘方面的应用,并以乳腺癌统计数据为例,提出了一种基于小生境遗传算法的分类规则数据挖掘算法.     

关系学习中贝叶斯分类算法的比较研究

数据分类是数据挖掘的主要内容之一,通过分析训练数据样本,产生关于类别的精确描述.贝叶斯分类是数据挖掘领域中一种常用的有效分类方法.在关系学习中,贝叶斯分类算法有很多种,对这些算法进行总结、比较,指出其优点与不足,对提高分类效率有很大帮助.本文对已有的关系学习中贝叶斯分类算法作了详细的比较,并进行归纳总结.在单关系学习中重点介绍了几种基于粗糙集的贝叶斯分类器和加权贝叶斯分类算法,并分析了各种方法的模型、权值确定方法、优缺点及进一步工作方向.在多关系学习中主要比较了几种基于语义关系图的贝叶斯分类算法,重点介绍了MI-MRNBC模型.最后对本文工作进行了总结与展望,提出进一步工作方向是研究基于粗糙集的多关系贝叶斯分类算法.     

决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.