算法与技术

数据挖掘技术算法与应用探析 数据挖掘作为一种强大的决策支持手段，在众多领域展现出巨大的应用价值。本报告聚焦于关联规则挖掘技术，沿着数据挖掘的流程展开论述。 首先，报告阐述了数据仓库的构建及其在数据挖掘中的重要作用。接着，深入探讨了关联规则挖掘的核心概念、原理以及常用方法，并对最新研究成果进行分析和展望。最后，报告还关注了数据挖掘结果的可视化呈现，以提升结果的可解释性和实用性。 目录 第一章 数据仓库 1.1 概论1.2 数据仓库体系结构1.3 数据仓库规划、设计与开发1.3.1 确定范围1.3.2 环境评估1.3.3 分析1.3.4 设计1.3.5 开发1.3.5 测试1.3.6 运行1.4 小结 ...

这是数据挖掘领域的经典作品，涵盖了定义、模型和技术等关键内容。

这份指南深入探讨数据挖掘的核心概念、技术基础以及算法应用。从数据挖掘的定义到实际应用，为开发者提供全面的学习资源。

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。

本书详细介绍了数据挖掘的核心概念、相关数据处理方法、常用模型和算法，适合研究生和工程技术人员深入学习参考。

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串匹配技术是数据结构中的重要内容之一。KMP算法作为一种高效的匹配算法，与传统的朴素匹配算法相比，利用了前面匹配的结果，实现了无回溯匹配。举例来说，当模式串为'abcac'，主串为'ababcacbab'时，KMP算法展示了其优秀的匹配模式。本章将深入探讨KMP算法的实现原理及其在数据结构中的应用。

海量数据的出现，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。数据挖掘技术应运而生，它如同指南针，引导我们从数据海洋中找到有价值的信息和知识宝藏。 数据挖掘技术拥有广泛的应用场景，涵盖商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等领域。它将数据转化为可操作的洞察力，助力企业做出更明智的决策，优化运营效率，并获得竞争优势。 数据挖掘技术的发展是信息技术发展的必然结果，它将继续在各个领域发挥越来越重要的作用。

作为数据挖掘领域的奠基性著作，DATAMINE 深入浅出地讲解了数据挖掘的基础理论和核心技术，并对一系列经典算法进行了详细阐述。本书理论框架严谨，内容翔实，适合希望系统学习数据挖掘技术的读者。

近年来，图像分析与处理在理论、实现和应用方面迅速发展。图像边缘检测作为热点和难点，吸引了广泛关注。Canny算法在此领域表现突出，已被广泛应用于图像边缘的高效检测与提取。