MLography基于机器学习的金相学异常检测模型

MLography：这是一种新颖的机器学习方法，专注于肉类金相学中的异常检测。MLography通过数据挖掘和深度学习实现自动化的杂质检测和分析。此方法利用几何对象的异常分数来识别和量化不同的杂质类型。以下是模型的主要功能： 空间异常：检测在邻域中体积较大且距离较远的杂质，评估其异常度。 形状异常：将不对称的形状视为异常，从形状特征上突出杂质。 综合异常：结合空间和形状异常分数，呈现最具代表性的杂质对象。 区域异常：分析异常物体的空间分布，量化区域内的杂质位置和数量。 本存储库提供MLography实现细节，包括代码、数据以及MLographyENV文件，用于快速创建带所需

数据挖掘 4 2024-10-30

可视化SVM工具WinsVM软件全解析

WinsVM是一款专为数据挖掘和机器学习爱好者设计的可视化支撑向量机（SVM）软件。支撑向量机，全称Support Vector Machine，是一种监督学习算法，常用于分类和回归任务，特别适用于小样本和非线性问题。WinsVM的核心优势在于其友好的图形用户界面，使用户无需编写代码即可完成模型训练和评估，大大降低了SVM的应用门槛。 界面设计简洁直观，用户可以通过导入数据集、选择核函数（如线性核、多项式核、高斯RBF核）、调整参数（如C值和γ值），进行模型训练。软件会自动找到最优超平面，将数据分为不同类别。此外，WinsVM支持多种数据格式导入，如CSV、Excel，便于处理多源数据。

数据挖掘 5 2024-10-30

EDA与PLD中的商业智能应用前瞻

商业智能 (BI) 的概念 商业智能 (BI) 的概念最早由 Gartner Group 提出。确切来说，商业智能并非新技术，而是对 数据仓库 (DW)、联机分析处理 (OLAP)、数据挖掘 (DM) 等技术的整合应用，服务于商业决策。通过将外部信息（例如竞争者、供应商、需求等）和内部信息（例如产品成本、质量、市场时间等）加以分析，商业智能为企业提供了全面的洞察。 外部与内部分析的层次 BI 分析分为外部和内部两个层面。外部分析包括 市场竞争状况、供应商动态、消费者行为模式等，帮助企业理解行业趋势。内部分析则关注 产品成本、市场投放时间、全员生产力 等关键指标，助力企业提升财务表现、创新产品，

数据挖掘 5 2024-10-29

FP-array在计算机犯罪电子证据挖掘中的高效应用

在现代社会计算机犯罪中，电子证据的收集面临较大挑战，尤其在海量电子证据之间的相关性分析上难度显著。通过对基于FP-Tree的最大频繁模式(FP-Max)挖掘算法的优缺点进行深入分析，针对FP-Max算法的局限性，结合实际提出了一种新的高效关联规则挖掘算法——通过构建FP矩阵的FP-array来提升挖掘性能。该算法的创新性在于，能够在典型的计算机犯罪电子证据中实现数据的关联性挖掘，有助于分析常见的五类计算机犯罪数据。这一挖掘结果将为实际的案件侦破提供关键参考。

数据挖掘 7 2024-10-29

DMS电信数据挖掘系统数据采集与报表生成

DMS电信数据挖掘系统支持当前Unix/Linux用户的增长趋势，为电信运营商推出的Unix/Linux实验室出租业务提供支持。在该业务中，用户可以通过申请Unix帐号来远程登录实验室并使用Unix系统。该服务需支付一定费用，而电信运营商则需要一套高效的数据采集系统来记录用户的登录情况，以便计算收费。DMS3.0项目专注于开发通用的数据采集系统，支持采集用户登录、登出等详细数据，为后续报表生成提供可靠数据源。 数据采集内容 用户信息：包括登录用户名、实验室IP和用户终端IP 登录记录：记录用户登录时间、登出时间以及在线时长 数据传输：将登录记录解析后发送至采集服务器 数据存储与报表生成 采

数据挖掘 8 2024-10-29

ExtraDict数据预处理词典

在数据预处理过程中，词典文件“extraDict.txt”提供了关键的支持，用于丰富和定制数据处理的功能。这个词典可以帮助规范数据中的词汇，提升数据清洗和特征处理的准确性。

数据挖掘 9 2024-10-29

利用机器学习技术预测糖尿病的研究分析

医疗保健行业包含大量敏感数据，需要小心地进行处理。糖尿病作为一种全球范围内严重的致命疾病，急需一种可靠的预测系统来帮助医疗专业人员做出诊断。不同的机器学习技术可用于从不同角度检查数据，并提炼出有价值的信息。通过应用某些数据挖掘技术，大数据的可访问性和可用性将带来更有用的知识。研究的主要目标是识别新模式，解释这些模式，为用户提供重要且有用的信息。糖尿病会导致心脏病、肾病、神经损伤和失明。因此，高效挖掘糖尿病数据是一个至关重要的问题。本研究使用数据挖掘技术和方法，寻找合适的技术来对糖尿病数据集进行分类并提取模式。在本研究中，应用了医学生物信息学分析来预测糖尿病。我们使用WEKA软件作为挖掘工具，对

数据挖掘 8 2024-10-29

Weka应用详解数据挖掘与机器学习工具实操指南

Weka是一款开源数据挖掘与机器学习工具，广泛应用于学术研究和商业分析。该软件集成了多种算法，涵盖分类、回归、聚类和关联规则，使用户能够在无需深度编程的情况下执行复杂数据分析任务。以下为各知识点的详解： 1. Weka应用技术 Weka提供了丰富的数据预处理、可视化和建模功能。数据预处理涵盖数据清洗、特征选择和转换步骤，对模型表现的提升至关重要。建模模块支持决策树（C4.5, ID3）、随机森林、贝叶斯网络、支持向量机、神经网络等多种算法，同时还支持集成学习技术，如AdaBoost和Bagging。 2. 实践教程 Weka教程指导用户如何导入数据，处理缺失值与异常值，并选择适当的模型进行评估

数据挖掘 5 2024-10-29

数据挖掘原理与应用SQL Server 2005深度解析

数据挖掘原理与应用——SQL Server 2005 一、数据挖掘概述 数据挖掘是指从大量的数据中自动发现有用的信息和知识的过程。这些信息或知识可以是模式、规律、趋势等，帮助决策者更好地理解数据并做出明智的决策。数据挖掘的应用非常广泛，涉及市场营销、客户关系管理、医疗诊断、金融风险评估等领域。 二、SQL Server 2005简介 SQL Server 2005是微软推出的一款企业级数据库管理系统。它不仅支持传统的事务处理，还引入了许多新特性来满足高级数据分析需求。SQL Server 2005有多种版本，包括Express、Workgroup、Standard、Enterprise等，针对

数据挖掘 4 2024-10-29

数据仓库与数据挖掘Pandas环境设置与初步操作

数据仓库与数据挖掘是信息技术的重要组成部分，广泛应用于商业智能和决策支持系统。本次实验将重点学习如何利用Pandas库进行数据分析，为进一步的数据挖掘打下基础。以下是操作的主要步骤： 1. 数据导入 使用 read_csv() 或 read_excel() 函数将数据加载为DataFrame对象，这是Pandas的主要数据结构。 2. 数据探索 运用 .head()、.describe() 等方法快速查看基本统计信息，以了解数据结构和特征。 3. 数据清洗 处理缺失值（fillna()、dropna()），处理异常值（clip()、replace()），以及数据类型转换（astype()）

数据挖掘 5 2024-10-29