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数据挖掘算法应用文章
数据挖掘
的
算法
及技术的
应用
的研究论文
答:
一般来说企业进行
数据挖掘
主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中...
数据挖掘
在软件工程技术中的
应用
毕业论文
答:
将
数据挖掘
技术
应用
于软件检测,首先要确定测试项目,结合到用户需要,对测试内容进行规划,从而确定测试方法,并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换,其基础在于漏洞数据收集,通过对收集与采集的信息进行清理,将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来,而将剩余无数据清理,对丢失项目采取相应措施补充,...
一篇
文章
让你知道什么是大
数据挖掘
技术
答:
遗传
算法
是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在
数据挖掘
中被加以
应用
。决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简...
数据挖掘
在电子商务中的
应用
的论文提纲怎么写
答:
而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分,因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用
数据挖掘算法
针对某一具体的客户消费数据集进行分析,挖掘出有趣的信息,并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。
数据挖掘算法与
应用数据挖掘算法
与应用
答:
数据挖掘算法
与
应用
是一本由黄添强编著,由厦门大学出版社于2011年11月1日出版的专业书籍。它深入探讨了数据挖掘领域的三个重要研究热点:空间数据挖掘、半监督学习与流形学习。首先,空间数据挖掘部分介绍了研究的背景和意义,阐述了它与经典数据挖掘的区别,着重讲解了包括空间数据概化、规则挖掘、分类、...
浅谈
数据挖掘
在情报学领域中的
应用
答:
文章
介绍了
数据挖掘
的含义及与传统数据分析的不同,并 对其在情报研究领域中的
应用
进行了初步探讨。 关键词:数据挖掘; 情报学; 情报检索; 情报服务 中图分类号:G350.7 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2009)07—0303—02 1 情报学领域面临的问题 1.1 资源全球化 信息海量化 可以说Internet 是全球最大...
数据挖掘算法
与
应用
内容简介
答:
内容上,本书分为三个部分。首先,第1篇详细阐述了
数据挖掘
的核心
算法
,包括决策树、神经网络、基因算法,以及基础的统计分析方法、贝叶斯网络和支持向量机等,让读者对这些关键技术有全面的认识。其次,第2篇聚焦于数据挖掘的辅助技术,涵盖了数据仓库技术、模糊处理、粗糙集以及目标优化等,这些技术在实际...
数据挖掘算法
与生活中的
应用
案例
答:
常见的聚类
算法
包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。 关联分析关联分析的目的在于,找出项目(item)之间内在的联系。常常是指购物篮分析,即消费者常常会同时购买哪些产品(例如游泳裤、防晒霜),从而有助于商家的捆绑销售。 基于
数据挖掘
的案例和
应用
上文所提到的四种算法类型(分类、预测、聚类、关联),是比较传统和常见的...
数据挖掘
在智慧决策中的重要性【电网自动化数据挖掘与辅助决策研究...
答:
就需要数据挖掘技术的大力支持。电力系统分为正常状态、紧急状态、警戒状态、测试状态和恢复状态。当某种状态被确定下来后,就会发给操作员,并完成操作,而
数据挖掘算法
就能够帮助其进行分类处理,使指令更为准确及时,并且能够对电力系统的运行状态进行描述,像电力系统中的紧急状态,能够对多个母线电压降低和其他...
数据挖掘
技术在客户关系管理中的
应用
答:
许多
数据挖掘算法
都试图使孤立点的影响最小,或排除它们。一个人的噪声可能是另一个人的 信号,在有些时候。孤立点是非常有用的。孤立点挖掘可以描述如下:给定一个n个数据点或对象的集合,以及预期的孤立点的数目k,发现与剩余的数据相比是显 著相异的或不一致的头k个对象。孤立点探测方法可分为三类:统计学方法,...
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