概念层次树数据挖掘算法及其应用

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 4 2024-04-30

利用概念层次结构挖掘 XML 数据

利用概念层次结构挖掘 XML 数据 该研究探讨了如何利用概念层次树来有效地挖掘 XML 数据。XML 数据本身具有层次结构，而概念层次树可以进一步组织和抽象这些数据，从而实现更深入、更精准的数据挖掘。

数据挖掘 3 2024-05-25

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 2 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 7 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 2 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 1 2024-07-13

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 2 2024-04-30

数据挖掘中的决策树基础概念

决策树是一种用于分类问题的重要算法，通过学习目标函数f，将属性集合X映射到预定义的类标号y。分类任务的数据输入是一组记录，每条记录用元组(X, y)表示，其中X是属性集合，y是记录的类标号。决策树算法在数据挖掘中具有广泛的应用。

数据挖掘 2 2024-07-18

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 3 2024-05-12