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数据挖掘算法应用
数据挖掘
的
应用
领域有哪些?
答:
数据挖掘
的
应用
领域非常广泛,目前来说在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务、电信、零售、农业、电力、生物、天体、化工等方面,未来将会应用在更多的领域之中。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,一般只要该产业有分析价值需求的数据库,就可以利用数据挖掘工具进行有目的的对比分析,...
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...
什么是
数据挖掘
,简述其作用和
应用
。
答:
数据挖掘
是指从大量的数据中通过
算法
搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用...
如何利用
数据挖掘算法
进行精准营销?
答:
聚类
算法
:说完分类算法,谈谈聚类,聚类算法主要是按照样本、
数据
自身的属性去归类,用数学方法根据相似性或差异性指标,定量确定样本亲疏关系。聚类有Kmeas,Two-step 聚类算法实际
应用
案例:电商公司想要新进一批高端服装,但究竟进什么款式等,这需要根据消费群体特征来分类,首先需要从上一年的数据,查看...
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,...
数据挖掘
的
算法
及技术的
应用
的研究论文
答:
三、
数据挖掘
方法 1、聚集发现。聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型
应用
是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它
算法
(如特征和分类...
数据挖掘
的
应用
有哪些?
答:
数据挖掘之所以能够应用不是因为
算法
,算法是以前就有的。
数据挖掘应用
的原因是大数据和云计算。比如阿尔法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法;数据初期的准备工作,也称Data Warehousing。通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的数据清洗和字段扩充的工作。数据挖掘和报告展现只...
用于
数据挖掘
的分类
算法
有哪些,各有何优劣
答:
1、朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)简单,就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话,NB将比鉴别模型(如Logistic回归)收敛的更快,所以你只需要少量的训练
数据
。如果你想做类似半监督学习,或者是既要模型简单又要性能好,NB值得尝试.2. Logistic回归(Logistic Regression, LR)LR有很多方法来对模型...
数据挖掘
中的经典
算法
答:
1.K-Means
算法
K-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在
数据挖掘
中是十分常见的...
数据挖掘
十大经典
算法
及各自优势
答:
不仅仅是选中的十大
算法
,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在
数据挖掘
领域都产生了极为深远的影响。1. C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1) 用...
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