数据挖掘概览及商用方向

数据挖掘算法概览 监督学习 分类 决策树 支持向量机 朴素贝叶斯 K近邻 逻辑回归 回归 线性回归 岭回归 Lasso回归 无监督学习 聚类 K-means 层次聚类 DBSCAN 关联规则挖掘 Apriori算法 FP-growth算法 其他 时间序列分析 文本挖掘 图挖掘

数据挖掘分类算法概述 不同分类算法原理及特点对比 分类算法在实际中的应用举例

信息技术普及后，企业运用管理信息系统处理事务与业务，积累了大量信息。为辅助管理决策，企业需要特殊工具从数据中提取知识，促进了数据环境需求和数据挖掘工具的发展。

SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner、SPSS公司的Clementine、Statsoft公司的Statistica Data Miner、DB Miner公司的DBMiner、NCR公司的Teradata Warehouse Miner、Unica公司的Affinium Model、Insightful公司的Insightful Miner、Data Miner公司的RIK, EDM and DMSK、Information Discovery公司的Data Mining Suite、Angoss公司的KnowledgeSTUDIO、Data Mining Technologies公司的Nuggets、Fujitsu公司的GhostMiner、Oracle公司的Darwin。

商用建筑面积达430亿平方米，占总建筑面积的不到4%，但能耗占比超过20%。单位建筑面积能耗高达20.55千克标准煤每平方米，是住宅的10~15倍。能源管理潜力巨大，企业可通过降低成本提升能效。政府建委对公共建筑进行监管，以规范市场并推动碳排放交易。工业企业的能耗规模庞大，能源利用效率直接影响企业运营状态。随着智能制造和工业4.0的推进，国家发改委对万家企业提出节能要求，促进碳排放交易。能源管理平台是所有节能工作的前提，也是确定节能方向和验证节能效果的关键决策依据。未来，智慧能源管理平台与云服务相比，将更具成本效益和效率优势。

数据仓库与数据挖掘基础 数据仓库作为数据挖掘的基础，为其提供强大的数据存储和分析能力。数据挖掘技术则利用统计学、机器学习等方法，从海量数据中提取隐藏的、有价值的信息。 数据挖掘的现实应用 超市 通过分析顾客购物篮数据，超市可以优化商品摆放、制定精准营销策略，提升销售额和顾客满意度。 图书馆管理 数据挖掘帮助图书馆分析借阅模式、用户偏好，从而优化馆藏结构、推荐相关书籍，提升服务效率。 保险金融业 在风险评估、欺诈检测、客户关系管理等方面，数据挖掘为保险金融机构提供数据驱动的决策支持。 产品制造业 从产品设计、生产流程到质量控制，数据挖掘帮助制造企业提高效率、降低成本、提升产品质量。

在matlab中执行IMU校准和方向跟踪的数据融合matlab代码包括两部分：1）使用calibrateddata.m进行原始数据校准，参数由calibratedpara.m计算；2）使用comparison.m比较三种融合算法。数据流程包括原始数据校准、融合算法处理和方向跟踪。代码中的数据结构包括时间、加速度计、陀螺仪和磁力计数据。您可以通过更改filename来适应不同数据集的应用。

空间数据挖掘作为一个年轻且充满前景的领域，涉及多个研究问题，需要深入探索。技术进步推动下，该领域正逐步揭示出面向对象的空间数据库中数据挖掘、不确定性挖掘、多边形聚类技术等多个研究方向。

时间序列数据挖掘：特征表示与相似性度量研究方向 本研究深入探讨时间序列数据挖掘领域中特征表示和相似性度量的关键作用。通过对现有主要方法的全面回顾与分析，揭示其各自的优势和局限性，并在此基础上展望未来研究方向，为时间序列数据的特征表示和相似性度量研究提供新的思路。