数据挖掘中的粗糙集边界处理方法二维短时傅里叶变换滤波研究

提出了一种基于二维短时傅里叶变换的干涉相位图滤波方法。首先，将干涉相位数据转变成指数，利用二维短时傅里叶变换进行处理，设置阀值，并进行二维短时傅里叶逆变换；最后，求取复数相位，获得滤波后干涉相位。试验结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构，并清除了残余点，有助于提高干涉测量的精度。

数据挖掘 7 2024-11-07

Statistical Learning Essentials A Unified Framework by Stanford Experts

《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念，将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展，海量数据在医学、生物、金融等领域涌现，为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习（如预测）、非监督学习，神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等，另有专章讨论了处理宽数据的方法，如多重测试与假发现率。本书

数据挖掘 5 2024-11-06

西电数据挖掘作业Python3实现K中心聚类算法

西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现 在本项目中，“西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现” 是一个关于数据挖掘的实践任务，主要聚焦于运用Python3编程语言实现K-Means聚类算法。K-Means是一种常用的无监督学习方法，常用于将数据集划分为K个不同的簇。每个簇内的数据相似度高，而不同簇之间的相似度低。 K-Means算法基本步骤 初始化：选择K个初始质心（centroid），通常随机选取数据集中的K个点。 分配数据点：将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇。 更新质心：计算每个簇内所有点的均值，将此均值作为新的质心。 迭代：重复步骤2和3，直到质心不再显著

数据挖掘 6 2024-11-06

R语言raster包地理空间栅格数据处理指南

R语言的raster包是一款强大的工具，专门用于处理地理空间数据，尤其是栅格数据的分析和建模。该包支持读取、写入、操作、分析和模型构建等功能，同时还能处理非常大的文件，确保了在大数据环境下的高效性。此外，它还提供了一些向量数据操作，如交集计算，使得在栅格和矢量数据之间进行转换和交互变得简单。 raster包依赖于sp包（版本大于等于1.2-0）和R语言（版本大于等于3.0.0），并建议安装rgdal（大于等于0.9-1）、rgeos（大于等于0.3-8）等扩展包，以增强其空间数据处理能力。此外，该包还链接到Rcpp，利用C++11标准来提高性能。raster包还与rasterVis、MASS、

数据挖掘 7 2024-11-06

关联规则挖掘在煤矿安全监测中的应用_2011

为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识，来指导煤矿安全预警工作，将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点，对数据进行了预处理后，采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统，用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后，就可以挖掘出关联规则。

数据挖掘 6 2024-11-06

辽宁省高考专业及学校筛选工具

通过设计查询界面，方便考生利用不同的条件来筛选查询适合于自己的专业及学校，专业明细及学校名称已链接到专门网站，可以查看相关介绍。可以按分数、排名、学校名称、专业名称、所在地、院校隶属等进行筛选查询，支持利用排名来折算2021年分数，支持2020及2019年数据，支持数据扩展（如历史科没有2020和2019数据，可以自行填加，格式按其它数据对应，表名称为年份+学科名）。

数据挖掘 8 2024-11-06

Multi-Constraint Association Mining Algorithm.pdf

约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘，是一种重要的关联挖掘类型，在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一，提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础，创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质，采用多种剪枝策略，快速寻找约束点。实验证明，该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则，且可扩展性能很好。

数据挖掘 3 2024-11-06

Fragstats_V4.2_景观指数计算参数文件示例

在IT行业中，景观指数是生态学研究中常用的一种分析工具，用于量化和描述地理空间格局的复杂性、多样性以及景观连接性。Fragstats V4.2是一款强大的软件，专门用于计算景观指数，帮助研究人员深入理解生态系统和土地利用变化。该软件提供了多种统计方法，以评估不同尺度上的景观特征。标题"Fragstats V4.2软件计算景观指数的参数文件示例"指的是使用该软件进行分析时所用到的配置文件，这些文件包含了特定的参数设置，用于指导Fragstats执行特定的计算任务。参数文件通常包括景观分类信息、输出选项以及选择要计算的特定指数。描述"Fragstats V4.2软件计算景观指数的参数文件示例"强调

数据挖掘 5 2024-11-06

优化研究基于云计算与医疗大数据的Apriori算法

对现有医疗数据挖掘技术中的关联规则算法进行分析与研究。在经典的Apriori算法基础上，引入了兴趣度阈值来优化算法，以提高算法在医疗大数据环境下的性能。具体研究了如何通过云计算平台实现对大规模医疗数据的高效处理，并探讨了优化后的Apriori算法在医疗数据挖掘中的应用效果。

数据挖掘 4 2024-11-06

数据挖掘技术与应用现状分析

数据挖掘技术及其应用现状探析 一、数据挖掘技术概述 数据挖掘 (Data Mining, DM) 是从海量、不完整、有噪声、模糊、随机的数据集中提取出隐含的、未知的、有潜在用处的信息和知识的过程。随着大数据和信息技术的发展，这项技术变得越来越重要。 二、数据挖掘过程 数据挖掘过程通常可以分为以下几个阶段： 数据准备：这是数据挖掘的第一步，包含数据选取和数据预处理两个子步骤。 数据选取：根据用户需求从原始数据库中选取目标数据。 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换和数据归约等。 例如，通过数据清洗去除噪声数据，通过数据转换将连续型数据转换为离散型数据等。 数据挖掘：

数据挖掘 10 2024-11-06