Excel在数据挖掘中的创新应用

这本书是一本适合工科研究人员的入门书，介绍了支持向量机和核方法的基础知识。作者是中国农业大学的邓乃杨和田英杰。

数据挖掘原理与应用方面的深度学习技术正逐步成为关键技术，其在各个领域的应用潜力不容忽视。

Matlab在数学建模中发挥了重要作用，为研究人员提供了强大的工具和资源。它的应用不仅限于简单的数据分析，还涵盖了复杂的模型仿真和算法开发。研究人员可以通过Matlab优化他们的数学模型，从而在不同领域取得突破性的进展。

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。

概念描述在数据挖掘中的应用 小组成员: 吕非非、任慧玲、龙海楠 本研究探讨了概念描述数据挖掘方法在实际场景中的应用。论文重点阐述了概念描述方法的原理，并结合具体案例分析了其在数据分析、模式识别和知识发现等方面的应用价值。

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。

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。