数据理论

随着信息通讯技术的飞速发展，各行各业产生了大量数据，促使数据挖掘这门新兴学科的兴起。数据挖掘从海量数据中挖掘出潜在的、先前未知的信息与关联，建立可支持决策的模型与工具，为预测性决策提供支持。在交通领域，大数据应用广泛，如利用手机信令数据分析城市人口与交通出行特征，优化交通规划；利用网约车数据优化路网流量与信号配时方案，提升交通控制效率；多源数据整合实现全面的交通管理与优化。

DS证据理论Matlab代码实现：DS_fusion.m，这是一个简单的D-S证据理论融合代码，经过注释和优化，适用于独立的单一命题。附件包括m文件代码： function x=DS_fusion %功能：融合x,y两行向量% x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m] %要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集% m可不为0，表示不确定度% m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my     disp;     return; end temp=0; for i=1:mx-1     if i==mx-1      x=xy;  %对全集的特殊处理else      x=xy y*x;     end     temp=temp x; end for i=1:mx-1     x=x/temp; end x=0;复制代码

D-S证据理论的MATLAB实现算法已经以函数形式编写，用户只需输入参数即可轻松使用。如果需要改进，仅需进行少量修改。

D-S证据理论的MATLAB算法已被设计为简单的函数形式，用户只需输入相应参数即可使用。如果需要进一步改进，仅需进行少量修改。

离散化将连续数据划分区间，用区间标号取代实际值；概念分层用高层概念替代低层属性值，概化数据。通过概念分层，数据细节虽有所损失，但概化后的数据更具意义和可解释性，同时节省存储空间和I/O开销。

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

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