基于统计相关属性选择的数据挖掘研究

Weka中的属性选择工具数据挖掘中的利器

在数据挖掘中，Weka提供了多种属性选择模式，包括属性子集评估器和搜索方法，以及单一属性评估器和排序方法。这些工具帮助用户优化数据集，提高模型的准确性和效率。

数据挖掘 0 2024-10-11

基于网络数据挖掘的研究

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

数据挖掘 0 2024-09-13

数据挖掘算法研究基于非线性相关的创新方法

现有的关联规则挖掘算法专注于频繁集搜索，并依赖于预设的支持度和置信度，存在较大的随机性和控制困难。此外，这些规则未能全面反映数据整体的相关性。为了克服这些问题，引入了非线性相关的概念，用于各种相关类型规则的挖掘，无需人为设定参数，显著提高了规则发现的效率。

数据挖掘 3 2024-07-17

基于大数据的数据挖掘引擎研究

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

数据挖掘 0 2024-08-24

使用weka进行属性选择

使用weka进行属性选择可以提高模型性能和减少计算复杂度。通过选择合适的属性，能够去除冗余信息，提升分类效果。常见的属性选择方法包括信息增益、卡方检验和基于关联规则的方法。使用这些方法，可以有效地对数据进行预处理，为后续的机器学习模型训练提供更好的数据基础。

算法与数据结构 2 2024-07-13

基于数据挖掘的选线判据改进研究

针对传统选线判据无法精确识别干扰信号、可能导致频繁误跳闸的问题，本研究利用数据挖掘中的K-means算法进行了改进。通过对某支路历史数据的聚类分析，成功区分漏电真零序电流与干扰信号，显著提升了选线判据的准确性。

数据挖掘 2 2024-07-13

基于机器学习的数据挖掘算法研究

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，其中决策树作为一种广泛应用的机器学习算法，被广泛应用于实际问题中。本研究详细探讨了基于决策树的数据挖掘算法的技术原理、实现方法及其在不同领域的应用。决策树通过一系列规则划分数据集，构建分类模型，适用于信用评估、医疗诊断等多个领域。研究还探讨了决策树算法的优势和局限性，以及相关的改进策略如CART和随机森林等。

数据挖掘 2 2024-07-20

基于主动数据选择的半监督聚类算法研究

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

数据挖掘 2 2024-07-18

决策树属性选择的度量指标

决策树的构建过程中，属性选择至关重要。信息增益和Gini系数是两种常用的属性选择指标。信息增益，作为决策树常用的分支准则，通过计算属性划分前后信息熵的变化，选择信息增益最大的属性进行节点划分。Gini系数则用于度量数据集的纯度，其值越小，数据集纯度越高。

算法与数据结构 3 2024-05-14