精选数据挖掘特征

国际权威的学术组织——IEEE国际数据挖掘会议（ICDM）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-Means、支持向量机（SVM）、Apriori、期望最大化（EM）、PageRank、AdaBoost、k最近邻（kNN）、朴素贝叶斯和分类与回归树（CART）。

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针对112Gb/s PM-(D)QPSK系统，特别是具有2.5GHz最大频偏的典型激光器，存在 |△f-f_e|=π/2 或 |f-f_e|=Rs/4 的情况。此时，若能判断频偏估值是否错误，则可利用此规律直接获得正确频偏估值，并将其作为G-PADE的初始设置值。 判断频偏估值正确与否可通过BER轻松实现，因为正确和错误的估值对应着截然不同的BER：一个接近0.5，另一个略大于0。因此，无论初始真实频偏为何值，G-PADE的初始化问题都能得到解决。方法如下： G-PADE开始工作前，利用四次方法对一段符号进行频偏估计，同时监测该段符号的BER。 通过BER判断估值是否收敛正确。 若正确，则将该段符号的频偏估值作为G-PADE的初始设置频偏值；若错误，则根据 |f-f_e|=Rs/4 计算出正确频偏值，并将其作为G-PADE的初始设置频偏值。 仿真结果表明，数据块长度为1000时，四次方频偏估计算法在不同频偏下的最大可能初始化误差基本相同，平均为0.135GHz。负频偏情况下的结果也基本一致。这表明，当四次方频偏估计算法的数据块长度确定时，无论频偏多大，其用于G-PADE初始化的最大可能误差基本保持不变。数据块长度为1000时，最大误差小于0.2GHz，满足要求。因此，前述方法可行地用于G-PADE的初始化。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

随着技术的进步，数据挖掘和图像处理领域正变得越来越重要。清华第二版的模式识别和数据挖掘概念与技术中英文版，以及模式分类和特征提取的基础应用，展示了模式分析的核心方法。

表4.7 总结了在高维数据挖掘中特征选择方法vV算法中问变量的取值范围。这些变量的理论和实测范围包括定点设计属性输入符号的实部和虚部，以及幅度。具体包括(-2, +2)和(-16, +16)的幅度。此外，还涵盖了一组符号四次方后的求和结果，以及该结果的幅度(-128, +128)。各组符号的相位调整在(+1, +4)之间，确保输出符号的相位偏估计结果精确有效。

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