基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。
概念层次树数据挖掘算法及其应用
相关推荐
概念层次树数据挖掘算法
通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。
数据挖掘
19
2024-04-30
数据挖掘的概念及其技术应用
数据挖掘是指从大量数据中提取出潜在的、先前未知的、可用于决策支持的信息或模式的过程。它涉及到统计分析、人工智能、机器学习等多个领域的技术和方法。
数据挖掘
10
2024-07-19
层次聚类算法: 数据挖掘技术与应用
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。
Hadoop
21
2024-04-30
数据挖掘的基础概念及其相关算法模型
数据挖掘是一项关键的技术，涉及数据的收集、分析和模型构建，以发现模式和提取有用信息。其核心算法包括聚类、分类和关联规则挖掘等。
数据挖掘
10
2024-07-17
数据挖掘中的DHP算法及其应用
在某些情境下，DHP算法展示出比Apriori算法更高效的特点。
数据挖掘
19
2024-07-13
数据挖掘中的层次聚类算法
层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。
数据挖掘
16
2024-05-12
数据挖掘决策树算法
决策树基本概念
一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。
决策树算法
一种分类和回归的监督学习算法。
通过递归分割数据，创建决策树。
常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。
分类：将数据点分配到预定义的类别。
回归：预测连续变量的值。
主要参考文献
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
数据挖掘
11
2024-04-30
数据挖掘系统及其应用
随着预测模型的需求增加和复杂性提升，第三代数据挖掘系统应运而生。这些系统支持模型修改和集成，将预测模型自动应用于操作型系统，提升决策支持。移动计算的普及促使第四代数据挖掘系统的研究，结合数据挖掘和移动计算。
算法与数据结构
22
2024-05-01
数据挖掘技术及其应用
ETL技术，即DTS SQL Server的数据转换服务（Data Transformation Services，简称DTS），提供了一套基于OLE DB的COM对象，利用VBScript、PerlScript或Microsoft Jscript脚本语言描述，用于创建数据转换程序，实现不同OLE DB数据源之间的数据转换操作。
算法与数据结构
12
2024-09-18