分布分式并布行CIL式P并行逻C辑程序ILP设计研究逻辑程序设计研究

分布式 CILP 算法的并行效率还真不错，用的是主从式的静态负载平衡，搭配 C3 模型和元学习技术，蛮有意思的设计思路。如果你对关系数据挖掘感兴趣，这篇文章可以给你不少启发。是在多节点执行任务时，怎么让资源用得更顺、响应更快，这里讲得还挺细的。 CILP的并行版本在 COW 机群上跑得还蛮稳，效率提升。用到了元学习技术来适配模型，负载分配靠静态策略做的，还挺聪明的，省了不少资源调度的麻烦。实验数据也给了，速度快，平衡性也不错。 哦对了，搞分布式逻辑程序设计的可以看看，尤其是在做大规模关系推理的场景下，比如自动推荐系统、知识图谱挖掘那类项目，这种方式挺实用。用上并行 CILP，跑大数据集也没那么

数据挖掘 0 2025-07-05

图像挖掘与Web结构识别-SPSS Clementine应用宝典

图像挖掘的思路，蛮适合搞可视化和图像的前端玩一玩。它不只是识别图像，而是从图像结构里挖模式，比如布局、层级这些空间特征，挺像做页面结构优化时考虑 DOM 的嵌套关系和层次感。搭配下面这些资料资源还挺丰富，有的直接给了MATLAB代码，有的也比较直白，比如那个“图像与模式识别代码优化”，你点进去看看，结构清晰，响应也快，代码也简单。推荐那个叫“MATLAB 实现模式识别的源代码”的资源，里面的例子挺实用，跑一遍你就能懂它的基本逻辑。虽然是后端算法类的内容，但你想深入理解canvas、SVG图形结构的时候，用上这套思路，会比较有。哦对，别忘了看一下“聚类工具-MATLAB 模式识别应用”，聚类其实

数据挖掘 0 2025-07-05

C4.5算法在2型糖尿病分类规则提取中的应用

C4.5 算法的决策树模型在糖尿病数据里还挺有看头的。2 型糖尿病的数据量一大，用传统方法就挺吃力的。引入C4.5后，可以自动挖出一些蛮有意义的分类规则，准确率高达 97%，这在实际测试里表现也稳定。 用的是实测数据，不是什么假设模型，所以推出来的规律基本能对得上医生的判断。说白了，就是让机器先跑一圈，看能不能挖出哪些人容易得糖尿病。规则提取这块比较关键，适合做预警模型和干预建议。 要是你想跑跑试试，Matlab版本的 C4.5 源码还蛮全，matlab 环境下的决策树 C4.5 算法源码资源可以直接上手。另外也有基于WEKA的数据挖掘案例，界面化操作挺友好的。 想练手？可以下载Diabete

数据挖掘 0 2025-07-05

DW+OLAP+DM超市销售决策支持方案

基于 DW、OLAP 和 DM 组合拳的超市销售决策系统，实用性真的挺高的。数据从业务系统里一抽，经过清洗、整合，再丢进数据仓库，前面几步就是在打好地基。再用OLAP搞多维，什么时间、地区、商品分类，轻松切换，响应也快。加一层数据挖掘，比如找出哪些商品常一起卖，或者根据客户习惯来搞定精准促销，这种玩法真的是提升销售的利器。 系统用的是Microsoft Analysis Services，前端那块是VB 6.0写的，虽然老，但当年挺稳的。多维查询靠MDX搞定，管理层接口也封装得不错，用DSO直接操控服务。整套东西搭起来不复杂，但思路挺清晰，适合做中小型零售系统的决策参考。 多维设计上用了星型模

数据挖掘 0 2025-07-05

其参数说明如下-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

其参数说明如下： If：指定一个CLEM条件表达式，在执行时为每个字段进行评估。如果条件为真（或者在数值的条件下非假），则新字段赋的值在下面的Then表达式中。 Then：在前面定义的If语句为真（或者非假）时，给新字段赋一个值或者CLEM表达式。 Else：在前面定义的If语句为假时，给新字段赋一个值或CLEM表达式。

数据挖掘 0 2025-07-04

数据仓库关联规则挖掘使用SQL Server进行数据挖掘

使用SQL Server进行数据挖掘，关联规则挖掘适合对数据库或数据仓库中的数据进行深度。你可以通过数据挖掘向导创建数据挖掘模型，轻松掌握挖掘结构和模型的基本概念。操作起来也不复杂，了解如何使用数据挖掘设计器和模型查看器就能上手。数据挖掘报告也能快速生成，精确度高，完全符合实际需求。你可以通过挖掘准确性图表提升模型的效果，最大化发现潜在数据规律。这样的方法适合做多维度的复杂数据，挖掘深度大、准确性强。如果你想进一步深入，可以参考这些相关文章：比如《数据仓库与数据挖掘关联规则挖掘》、关联规则挖掘数据挖掘中的关联规则等，都会你在实际开发中更加得心应手。

数据挖掘 0 2025-07-03

基于MapReduce的机器学习加速算法

你是不是也常常遇到多核器的机器学习任务跑得慢？《基于 MapReduce 的机器学习》这篇论文挺有意思，它了一种通过 MapReduce 框架加速机器学习算法的并行化方法。这个方案不仅适用于多核器，还能在多种算法上取得不错的效果，比如 K 均值、逻辑回归、支持向量机等。重点是，它通过 MapReduce 把计算过程分成 Map 阶段和 Reduce 阶段，轻松让算法并行化，提高了执行效率。想要提升机器学习任务的速度，或者在多核系统下跑得更快？这篇论文给出了挺实用的思路，值得了解一下。

数据挖掘 0 2025-07-03

数据挖掘资料

数据挖掘是一门综合性的数据分析技术，它从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，通过算法和模型去提取有用信息，预测趋势和行为，以辅助决策制定的过程。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在商业领域的应用变得日益广泛，特别是在个性化服务、电子商务、社交网络、移动互联网等场景中发挥着越来越重要的作用。在商业应用中，常用的数据挖掘算法包括关联算法、分类算法、聚类算法以及RFM模型等。关联算法的作用是发现数据之间的关系，它通过将相关的商品或服务摆放在一起，以期望提高整体的销售量。在电商领域，关联算法可以应用于商品推荐，通过分析顾客的购物篮数据来发现商品之间的关联规则，从而促进销售。分类算法的主要

数据挖掘 0 2025-07-03

基于案例学习数据挖掘培训视频全套完整版-6

基于案例学习数据挖掘培训视频全套完整版-Week12_Part02

数据挖掘 0 2025-07-03

数据挖掘课件（ETL工具）

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的知识。在这个“数据挖掘课件（ETL工具）”中，我们重点关注的是数据预处理的重要环节——ETL（Extract, Transform, Load），以及在数据挖掘中扮演关键角色的朱建秋教授的相关研究。 ETL是数据仓库系统的核心组成部分，它负责将分散、异构的数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换，然后加载到目标数据库或数据仓库中。这个过程对于确保数据分析的质量和准确性至关重要。 1. **抽取（Extract）**：这一阶段是从各种数据源（如关系型数据库、文本文件、Excel表格等）中获取数据。抽取过程中需

数据挖掘 0 2025-07-03