浙江大学数据挖掘I课程视频

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促进交叉销售，在零售业的购物篮分析理解顾客行为，及保险业用于客户细分和欺诈检测，电子商务中网站日志分析提升用户体验，税务探测逃税，警察部门通过数据分析防治犯罪，医学领域数据挖掘有助医疗保健决策，系统包含数据预处理、知识表示、挖掘算法和后处理四步主要。预处理包含数据清洗、集成、转换和归约，知识表示将挖掘结果转化易于理解和应用形式，核心部分包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多方法，后处理涉及解释和评估挖掘结果，国际数据挖掘领域研究和交流主要通过KDD国际会议等会议和期刊，会议每年吸引专家学者分享最新研究成果，而《知识发现与数据挖掘》期刊是该领域权威出版物，发布众多高质量研究论文，课后研读的论文学生能深入探讨数据挖掘具体算法如决策树、神经网络、支持向量机，应用实际问题，了解数据挖掘面临的挑战如数据质量、隐私保护、可解释性及实时性等，数据挖掘是现代信息社会至关重要技术，不仅帮助企业和组织从数据获取价值，还可推动科学研究和社会进步，通过学习和掌握数据挖掘相关知识，专业人士可更好应对信息过载，发现数据背后潜在规律，从而做出更明智决策。

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

基于文献计量，对1996-2000年《浙江大学学报(工学版)》论文及参考文献进行了统计分析。结果涵盖校内外论文比例、载文分类、基金论文比、引文量、引文类型、引文文献半衰期、普赖斯指数等指标，反映了论文和刊物情况。同时，对存在的问题和未来发展提出了建议。

根据最近5年的数据，探讨了浙江大学在国家科技奖励方面的表现，并与国内其他主要高校进行了比较，分析了获奖总数及奖项分布情况。同时，通过分析浙江大学在国家科技奖中的典型案例，提出了增加获奖机会的建议。

浙江大学光电信息工程学系*数字信号处理实验前言matlab基础一、Matlab的特点简介1、编程效率高：整合计算、作图和编程功能；2、易于使用：.M文件可直接执行；3、提供便捷的矩阵与数组操作；4、具备强大的扩展性：允许用户根据需要扩展新的库函数；5、提供方便的绘图和图形界面功能。

毕业项目日志 - 扩大测试结果 求解时间对比 动态算法：30.951173 秒 传统 IP 模型：2.5568e+04 秒 改进优化单行线法则：80.5105 秒 动态算法改进 在论文撰写过程中，发现动态算法的冲突解除算法的时序逻辑存在问题。经过修改，已成功解决该问题，并得到了正确的无碰撞结果。此外，还对等待处理进行了修改，防止在高密度情况下出现卡死状况。 测试结果分析 针对 13*13 环境下 16 个机器人的情况，对三种方法（动态算法、传统 IP 模型、改进优化单行线法则）进行了测试，测试结果如下： 动态算法： 在修改后，性能得到提升。但仍存在死锁和无法解决的冲突，只能解决部分冲突，总路径不具备最优性，对环境的适应性不高。总路径长度：287。 传统 IP 模型： 能够解决所有冲突，并能达到该环境下的最优总路径，但求解时间过长。最优路径：132。 改进优化单行线法则： 能够解决所有冲突，求解时间介于动态算法和传统 IP 模型之间，但总路径长度尚未达到最优。 平均最优路径测试 测试时间： 动态算法：30.951173 秒 传统 IP 模型：2.5568e+04 秒 改进优化单行线法则：80.5105 秒 测试效果： 动态算法：存在死锁，部分冲突无法解决，总路径非最优，环境适应性不高。 传统 IP 模型：解决所有冲突，总路径最优，但求解时间长。 改进优化单行线法则：解决所有冲突，求解时间适中，但总路径尚未达到最优。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学与机器学习等技术。在苏州大学的数据挖掘课程中，学生将深入理解数据挖掘的基本概念、方法和应用。课程内容包括数据挖掘概述，预处理阶段如数据清洗、集成、转换和规约，以及具体的数据挖掘方法和常用的机器学习算法。学习过程中涉及的工具与平台有R、Python、SPSS、WEKA等，学生通过案例研究和数据可视化技术掌握数据挖掘的实际应用。同时，课程强调数据伦理与隐私保护的重要性。

利用数据挖掘技术，从浙江地区众多数据中提取有价值信息，供深入研究参考。

浙江农林大学高数试卷与答案