基于遗传算法的多重决策树组合分类方法在客户获取中的应用

在客户获取策略中，针对客户反应行为模式分析可以视作分类问题。为了提高分类的准确性与精确度，提出了一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法。此方法依据组合分类理念，通过概率度量水平将多重决策树进行并行组合，并借助遗传算法来优化连接权值矩阵。在仿真分析中，使用了二元反应行为模式的客户反馈仿真数据，对该组合分类方法进行了严格测试和评估。实验结果表明，相较于单个决策树方法，该方法在保证分类结果良好可解释性的基础上显著提升了分类精度，并进一步优化了分类规则。

数据挖掘 6 2024-10-26

SAS数据挖掘教程设计数据挖掘流程的最佳实践

### SAS数据挖掘教程知识点概述 一、SAS数据挖掘方法论——SEMMA 定义：SEMMA 是SAS数据挖掘的核心方法论之一，代表五个关键步骤：Sample（采样）、Explore（探索）、Modify（修改）、Model（建模）和Assess（评估）。该方法论为用户提供一个系统化的数据挖掘流程。 Sample（采样）：数据采样通过分层采样、随机采样等方式选取具有代表性的数据子集，以确保样本能够有效反映整体数据特征。 Explore（探索）：通过初步的探索性分析理解数据的分布情况，常用技术包括描述性统计分析和数据可视化。 Modify（修改）：进行数据清洗、变量转换、缺失值

数据挖掘 8 2024-10-26

Python爬虫自动获取皮肤的代码实现

在Python中实现自动获取皮肤功能，可以使用爬虫工具，如requests和BeautifulSoup，或Scrapy框架。以下是一个简单的Python代码示例，帮助您自动获取所需皮肤数据。\ 1. 安装必要的库 确保安装requests和BeautifulSoup： pip install requests beautifulsoup4 2. 定义目标URL和请求头 设置目标皮肤数据网站，并伪装请求头以模拟浏览器： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com/skin-page' hea

数据挖掘 4 2024-10-26

Python与Apache Kylin简化大数据分析的利器

现如今，大数据、数据科学和机器学习不仅是技术圈的热门话题，也是当今社会的重要组成。数据就在每个人身边，并且每天正以惊人的速度增长。据福布斯报道：到2025年，每年将产生大约175个Zettabytes的数据量。如今，各行各业越来越依赖于对大数据的高级处理和分析，如金融、医疗保健、农业、能源、媒体和教育等重要社会发展领域。然而，这些庞大的数据集给数据分析、数据挖掘、机器学习和数据科学带来了巨大的挑战。数据科学家和分析师在面对海量数据时会遇到数据处理流程复杂、报表查询缓慢等问题。通过Python与Apache Kylin的结合，可以有效简化数据分析流程，极大提升分析效率。Apache Kylin支

数据挖掘 6 2024-10-26

ZDC-tree一种高效的滑动窗口Skyline数据流查询索引结构

数据流上的Skyline查询是近年来数据管理与数据挖掘领域的重要研究热点。该研究针对数据流场景中的滑动窗口Skyline查询问题，提出了一种基于剪枝策略和分而治之思想，并结合Z-order曲线性质的ZDC-tree索引结构。ZDC-tree支持在一个分支上进行查询和更新操作，有效地维护Skyline查询计算，并提出了ZDCSK算法。ZDCSK算法通过自底向上的方式进行归并，递归返回Skyline结果集，从而显著提升查询效率。论文从理论和实验两方面验证了ZDC-tree在Skylike查询方面的高效性、稳定性以及可扩展性。

数据挖掘 6 2024-10-26

Key Insights from 'Mining of Massive Datasets'

关于《海量数据挖掘》的关键知识点 一、书籍背景与目标 《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。 二、书籍主要内容 本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术： 1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- Ma

数据挖掘 4 2024-10-26

使用FLUENT模拟空气流经障碍物的二维与三维网格对比分析

计算流体力学（CFD）概述 计算流体力学（CFD）是现代工程与科学领域中的一项重要工具，广泛应用于流体流动现象的理解与预测。FLUENT作为主流CFD软件，为研究者提供了方便的界面和强大的计算功能，尤其在复杂流动问题的模拟中表现出色。 二维与三维模拟的比较 在本项目中，我们采用FLUENT对空气流经障碍物进行了二维和三维模拟，以观察其在不同维度下的流场差异。二维模拟侧重于平面流动部分，计算简单，资源占用少，适用于概括性分析。相比之下，三维模拟更贴近实际的物理情况，能够捕捉更为细致的流动信息。 网格类型的影响分析 在CFD模拟中，网格质量对计算结果至关重要，因此本项目选取了六面体网格、四面体网格

数据挖掘 9 2024-10-26

Weka_API基于Java的智能分析工具详解

Weka的API介绍。Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的、非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品——Clementine）的、基于Java环境的开源机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）软件。它和它的源代码可以在其官方网站下载。有趣的是，Weka不仅是该软件的缩写，也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者正是来自New Zealand的怀卡托大学（the University of Waikato）。

数据挖掘 3 2024-10-26

基于组件的可视化数据挖掘与机器学习套装Orange简介

Orange 是一款基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，功能 友好且强大，以 快速且多功能 的可视化编程前端简化数据分析与可视化流程。它 绑定Python，为用户提供脚本开发能力，包含完整的 数据预处理组件 并具备数据帐目管理、数据过渡、建模、模式评估和数据勘探等功能。 Orange 由 C 和 Python 开发，其 图形库基于跨平台的Qt框架，确保在多系统中无缝运行。

数据挖掘 6 2024-10-26

初学者的《R语言实战》笔记之旅

《R语言实战》是一本帮助小白入门的经典教程，通过此书，读者可以快速掌握R语言的数据分析和图表绘制技巧。以下是我的读书笔记，涵盖了书中的重要概念、方法以及实际应用的代码示例。 第一章：R语言简介 R语言的历史与背景 常用的数据类型和结构（如向量、矩阵、数据框等） 第二章：数据处理 学习如何使用dplyr和tidyr等包进行数据清洗 示例代码和常见错误排查方法 第三章：数据可视化 介绍ggplot2包，帮助初学者掌握数据可视化的基本方法 各种图表的绘制（散点图、直方图等） 第四章：建模 讲解线性回归、逻辑回归等常见模型 包含代码示例和模型评估方法 实战小结 阅读《R语言实战》后，感

数据挖掘 6 2024-10-26