数据挖掘技术算法与应用探析

这篇文章全面介绍了数据挖掘的基本概念和技术应用，适合初学者了解和掌握这一技术。

以清晰易懂的方式深入讲解数据挖掘的核心概念和技术，并通过对经典教材《数据挖掘: 概念与技术》pdf扫描版的解析，阐述时序算法的应用。

这本教科书全面阐述了数据挖掘的核心理论和实践方法，涵盖概念、模型、方法和算法等方面。全书共分为 13 章和 2 个附录，系统地讲解了数据挖掘的基础知识、完整流程、常用工具及其典型应用场景。本书内容严谨权威、结构合理、逻辑清晰、语言流畅，是高等院校数据挖掘课程的理想教材，同时也是数据挖掘研究人员不可或缺的参考书籍。

数据挖掘领域中一些最经典的算法，适合初学者深入了解和掌握。

GIS（地理信息系统）综合了计算机硬件、软件和地理数据，用于获取、存储、管理、分析和展示各类空间信息。重点关注GIS中的Clipping算法及其在空间数据挖掘中的应用。Clipping算法是GIS分析的核心操作之一，可依据特定区域或形状裁剪地理对象，用于数据覆盖范围的控制、数据集合并及地理信息的边界分析。针对不同算法如简单扫描和基于图论的多边形剪切，介绍其优缺点及适用场景。空间数据挖掘作为GIS的重要分支，利用数据挖掘技术深入探索地理数据，发现模式、关联及趋势，包括数据预处理、特征选择、模式发现和评估。文中分析了Clipping算法与空间数据挖掘的结合在城市规划、环境评估和灾害管理等实际应用。此外，还探讨了机器学习与人工智能技术在GIS数据处理中的潜在应用，如深度学习模型在土地利用预测、遥感图像地物识别及空间分布分析中的角色。这些研究不仅推动了GIS技术的发展，也为各领域研究提供了新工具与方法。

层次聚类算法无须预先设置参数，但需终止条件。 聚合式 (AGNES) 和分裂式 (DIANA) 算法属于层次聚类算法。

详细介绍了R语言文本挖掘的技术原理、方法及实用案例，帮助读者深入理解R语言在文本挖掘领域的应用。

EM算法，即期望最大化算法，是一种迭代算法，用于统计学中寻找依赖于隐性变量的概率模型参数的最大似然估计。

数据挖掘结合了多学科技术，在各个领域的决策支持中发挥着至关重要的作用。它应用于企业决策、市场策略等方面，成为决策支持系统不可或缺的一部分。该综述从技术和应用角度深入探讨了数据挖掘。