概念描述在数据挖掘中的应用

本书全面阐述图形在数据挖掘中的运用，深入探究其基本原理。

聚类分析是数据挖掘中关键的技术，它能将具有相似特征的数据点归类。聚类算法应具备以下特性：处理不同类型属性、可扩展性、高维数据处理能力、任意形状簇发现能力、孤立点处理能力、数据顺序不敏感性、先验知识依赖性、结果可解释性、约束条件聚类。常用的聚类方法包括：划分法、层次法、密度法、网格法和模型法。

Excel是目前应用广泛且易于上手的电子表格软件，其强大的数据统计分析和图表制作功能使其成为数据挖掘的首选工具。Microsoft Office Excel 2013作为里程碑式产品，特别针对大数据和互联网时代的需求进行了优化，引入了Power Query、Power View、Power Map和PowerPivot等新功能，极大地增强了其在数据挖掘领域的应用价值。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，在信息技术领域扮演重要角色。Java作为跨平台性和强大库支持的编程语言，是实现数据挖掘算法的理想选择。深入探讨了数据挖掘的Java算法及其在高效数据分析中的应用。包括数据预处理，如数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以及分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机）、聚类算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类）、关联规则学习和回归算法。此外，还介绍了Java在文本挖掘中的应用，包括词干提取、词性标注、实体识别和情感分析等。

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联，为决策提供支持。

四、描述性统计试验资料特征数t集中性：算术平均数；中数；众数；几何平均数t离散性：极差；标准差；变异系数；偏度函数；峰度函数偏度函数返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值，负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值；峰度函数返回数据集的峰值，表示次数分布高峰的起伏状态。峰值反映与正态分布相比某一分布的尖锐度或平坦度。正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。

SVM-light是一款功能强大的支持向量机（SVM）学习工具，特别适用于处理大规模数据集。在数据挖掘过程中，SVM-light作为重要组件帮助分析和挖掘数据中的模式和结构。该工具通过构建SVM模型进行分类或预测，揭示数据背后的规律。它不仅提供基础的SVM算法，还包含训练和评估模型的功能。可用于Windows和Linux系统，提供了相应的工具包和使用说明，使得安装和使用更加便捷。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司开发的通用并行计算架构，提供标准的C/C++编程接口，使开发者能够利用GPU进行高性能计算。在数据挖掘领域，CUDA通过其优化的并行计算能力，广泛应用于聚类算法和大规模数据处理中。CUDA的线程层次体系结构和存储器层次体系为数据挖掘任务提供了高效的执行环境。

这里提供了一些关于支持向量机在数据挖掘中的基础阅读资料。