数据挖掘与融合的理论
数据挖掘与数据融合集成系统模型
图 １ 数 据挖 掘 与数 据 融合 集 成 系统 原 理 图
系 统 的工 作 分 两 步 ， 一 步 ， 过 数 据 挖 掘 算 法 获 取 数 据 第 通 融 合 的模 版 。具 体 步 骤 如 下 ： （ ） 据 库 获 取 原 始 数 据 ， 过 粗 糙 集 离 散 化 方 法 得 到 决 １数 通 策表 。 由隶 属 函数 获 取 算 法 ， 到 各 模 糊 集 隶 属 函 数 。 得 （ ） 离 散 化 的决 策 表 进 行 属 性 约 简 ， 掉 冗 余 属 性 ． 得 ２对 去 获 最 简决 策 规 则 。 （ ） 最 简决 策规 则训 练 模 糊 神 经 网 络 。 网络 输 入 层 节 点 ３用 数 与决 策 表 条 件 属 性 数 目相 同 ， 则 层 节 点 数 与 决 策 规 则 数 目 规
１ 原 理 概 述
数 据挖 掘 与 数 据 融 合 是 两 种 功 能不 同 的数 据 处 理 过 程 。数
据 挖 掘 从 已有 的 数据 库 中获 取 知 识 ，作 为 数 据 融 合 的 模 型１ 集 成 系 统 原 理 ．
输 送 新 知 识 到 数 据 库 输 入 模 糊 神 经 网 络
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｎ ｒｄ ｃ ｓ ｈ ｔ ｅ ｒ ｏ ｉｔ ｇ ａｅ ｄ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ｎ ｄ ｔ ｆ ｓｏ ｓ ｓ ｍ ， ｏ ｓｒ ｃｓ ｍｏ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｉ ｔ ｕ ｅ ｔ ｅ ｈ ｏ ｙ ｆ ｎ ｅ ｒ ｔｄ ａａ ｏ ｎｎ ａ ｄ ａａ ｕ ｉ ｎ ｙ ｔ ｅ ｃ ｎ ｔ ｔ ａ ｕ ｄｌ ｆ ｏ ｇ ｓ ｔ ｆ ｚ ｙ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ， ｅ ｉｎ ａ ｙ ｔ ｒ ｕ ｈ ｅ － ｕ ｚ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ｄ ｓｇ ｓ ｓ ｓ ｍ ｐ ｎ ｉ ｌ ｄ ａ ａ ａ ｄ ｌ ｗ ｈ ｒ． ｇ ｒｔ ｍ ｆ ｈ ｓ ｅ ｉ ｒ ｃ ｐ ｅ ｉ ｇ ｍ ｎ ｆ ｃ ａｔ ｒ ｏ Ａｌｏ ｈ ｏ ｔ ｉ ｉ ｍｏ ｅ ｉ ｌ ｄｌ ｓ ｓ ａ ｏ ｓｕ ｉｄ Ｆ ｎ ｌ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆ ｔ ｉ ｉ ｔｇ ａｅ ｙ ｔ ｍ ｒ ｌ ｍｉ ａｅ ． ｔ ｄ ｅ ． ｉ ａｌ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ｏ ｈ ｓ ｎ ｅ ｔｄ ｓ ｓ ｙ， ｒ ｅ ａ ｅ ｉ ｕ ｎ ｔ ｄ ｌ Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｄ ｔ ｎ ｎ ， ａａ ｆ ｓｏ ｒ ｕ ｈ ｓ ｔｆ ｚ ｙ ｎ ｕ ａ ｅｗ ｒ ， ｍｂ ｒ ｈ ｐ ｆ ｎ ｔ ｎ ｙ ｒｓ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｄ ｔ ｕ ｉｎ， ｇ ｅ ，ｕ ｚ ｅ ｒｌ ｎ ｔ ｏ ｋ ｍｅ ｅｓ ｉ ｕ ｃｉ ａ ｏ ｏ
环境监测中的数据融合与分析方法综述
环境监测中的数据融合与分析方法综述一、引言随着环境污染问题的日益突出，环境监测成为了一项重要的任务。
而环境监测的核心是对数据进行收集、融合和分析，以获取对环境质量的准确评估和预测。
本文将综述环境监测中常用的数据融合与分析方法，为环境监测工作提供指导。
二、数据融合方法1. 传统方法传统的数据融合方法主要包括平均法、加权法和最大法。
平均法简单地将不同传感器获取的数据进行平均，但忽略了传感器的差异性。
加权法通过为不同传感器赋予权重，根据其精确性进行加权平均，能更好地考虑传感器的差异性。
最大法则假设不同传感器读数之间的最大值是最接近真实情况的，因此将最大值作为最终的融合结果。
2. 模型法模型法是基于数学模型的数据融合方法。
一些统计模型，如贝叶斯理论、卡尔曼滤波器等，被广泛运用于环境监测中的数据融合。
贝叶斯理论通过将先验知识和观测数据相结合，得出后验概率，从而进行数据融合。
卡尔曼滤波器则基于状态空间模型和观测方程，通过迭代的方式估计最优状态值。
3. 人工智能方法近年来，人工智能方法在数据融合中逐渐得到应用。
神经网络、支持向量机和遗传算法等方法被用于数据融合过程中的模式识别和分类。
这些方法能够有效地处理高维数据，并具有自适应和学习能力。
三、数据分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是对环境监测数据进行常规的统计分析。
通过计算数据的均值、方差、标准差和百分位数等指标，可以揭示数据的分布和变化情况。
此外，箱线图、直方图和散点图等图形工具也可以用于对数据的可视化分析。
2. 时空分析时空分析是通过对环境监测数据进行时间和空间的分析，揭示数据在时序和空间上的特征和变化规律。
时间序列分析可以用于预测未来环境污染趋势，而空间插值方法则能够对不连续监测站点的数据进行推测，从而建立全局的环境质量模型。
3. 数据挖掘数据挖掘可以挖掘数据中的隐藏规律和关联性，为环境监测提供更深入的认识和分析。
聚类分析、关联规则挖掘和分类分析等方法可以用于发现数据中存在的群组、关联关系和隐含模式。
数据挖掘中的特征融合技术
数据挖掘中的特征融合技术数据挖掘是一门利用各种算法和技术从大量数据中提取有价值信息的过程。
在数据挖掘的过程中，特征融合技术起着至关重要的作用。
特征融合是将多个特征进行组合，从而提高数据挖掘模型的准确性和性能。
本文将探讨数据挖掘中的特征融合技术，包括特征选择、特征提取和特征构建。
特征选择是特征融合的第一步。
在大数据时代，数据维度往往非常高，而高维数据会导致维数灾难问题，即维度过高会导致模型过拟合，降低模型的泛化能力。
因此，通过特征选择来减少特征的数量和维度，是提高数据挖掘模型性能的重要手段。
特征选择可以通过过滤式、包裹式和嵌入式等方法进行。
过滤式方法通过对特征进行评估和排序，选择对目标变量有较强相关性的特征。
包裹式方法则是通过在特征子集上运行学习算法，根据算法的性能来评估特征的重要性。
嵌入式方法将特征选择嵌入到学习算法中，通过学习过程中的正则化或惩罚项来选择特征。
特征选择的目标是保留对目标变量有较强预测能力的特征，同时排除冗余和无关特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。
特征提取是特征融合的第二步。
特征提取是将原始数据转化为新的特征空间的过程，新的特征空间具有更好的判别能力和更低的维度。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）等。
主成分分析是一种无监督的线性降维方法，通过线性变换将原始特征映射到新的特征空间，新的特征是原始特征的线性组合，且具有最大的方差。
线性判别分析是一种有监督的线性降维方法，它通过最大化类间散度和最小化类内散度，将原始特征映射到低维空间。
独立成分分析是一种无监督的非线性降维方法，它假设原始特征是独立的，通过估计数据的独立成分来进行降维。
特征提取能够减少数据的维度，同时保留原始数据中的重要信息，提高数据挖掘模型的性能。
特征构建是特征融合的第三步。
特征构建是通过对原始数据进行组合、转换和衍生，生成新的特征。
特征构建可以通过数学运算、统计分析和领域知识等方法进行。
数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合
ＺＨＡＮＧ ｈ ａ ， Ｘｉ ｕ ｎ ＺＨＡＮＧ ｉ ｇ ｄｎ ， ｃ Ｐ ｎ ． ｉ ｇ ＹＡＮＧ — ａ Ｌｉ ｎ
（ｈ ｉ ｉ ｓ ｔｔＡｉＦ ｒｅ ｎ ｉｅｒ ｇＵ ｉｅｓｙ Ｓｎ ｕｎ７ ０ ， ｈｎ ） Ｔ ｅ ｓ ｌＩ ｔｕｅ ｒ ｏｃ ｇｎｅ ｎ ｎｖｒｉ ， ａ ｙ ａ ８ ０ Ｃ ｉａ Ｍ ｓｅ ｎ ｉ Ｅ ｉ ｔ ｌ ３
维普资讯
第 ３卷 Ｏ
第 ３期
指挥 控制 与仿 真
Ｃｏ ｍｍａ ｄ Ｃｏ ｔｏ ＆ Ｓ ｍｕ ａ ｉｎ ｎ ｎｒ ｌ ｉ ｌｔ ｏ
Ｖｌ１ Ｏ Ｎ ｏ． ０． ３ ３ Ｊ ２０ ｕｎ． ０８
２０ ０ ８年 ６月
文 章 编 号 ： １７ ．８ ２ ０ ）３０ ４ ．３ ３３ （０ ８０ ．０ ２０ ６ １ ９
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｓ ｉ ｌ ｅ ｓ ｒ ｄ ｔ ｉ ｉｇ ｄ ｔ ｓｏ ； ｚ ｙｎ ｕ ａ ｅ ｏ ｋ ｙｗｏ ｄ ： ｉｓ ｍｉ ｓｎ ｏ ； ａａｍ ｎ ｎ ； ａａｆ ｉｎ ｆ ｒ ａ ｕ ｕ ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｎｗ
现代 Ｃ Ｉ 系统仅靠单传感器无法提供作战所需 的 准确 、及时 、全方位的信息 。为了获得战场的信 息控 制权并取得 最佳 的作 战效果 ，就必须运用包括微 波、 电视 、红外 、激光 、电子支援措施（ Ｓ 、电子情报 Ｅ Ｍ）
数据挖掘理论基础
• 货物销售之间的相互联系和相关性，以及基于这种联系上的预测
• 数据从那里来?
5
三、数据挖掘的应用
1、客户分析与管理 • 顾客分析
• 哪类顾客购买那种商品 (聚类分析或分类预测)
• 客户需求分析
• 确定适合不同顾客的最佳商品 • 预测何种因素能够吸引新顾客
• 提供概要信息
• 多维度的综合报告 • 统计概要信息 (数据的集中趋势和变化)
6
三、数据挖掘的应用
2、公司分析和风险管理
• 财务计划
• 现金流转分析和预测 • 交叉区域分析和时间序列分析（财务资金比率，趋势分析等等）
• 资源计划
• 总结和比较资源和花费
• 竞争
• 对竞争者和市场趋势的监控 • 将顾客按等级分组和基于等级的定价过程 • 将定价策略应用于竞争更激烈的市场中
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三、数据挖掘的应用
3、欺诈行为检测和异常模式的发现
• 对欺骗行为进行聚类和建模，并进行孤立点分析 • 应用：卫生保健、信用卡服务、电信等
• 医疗保险
• 职业病人、 医生以及相关数据分析 • 不必要的或相关的测试
• 洗钱: 发现可疑的货币交易行为 • 电信: 电话呼叫欺骗行为
• 电话呼叫模型: 呼叫目的地，持续时间，日或周呼叫次数. 分析模型发现与期待标准的偏差
第一章 数据挖掘概论
第二节 理论基础
1
一、数据挖掘中用到的技术
• 数据挖掘：多个学科的融合
数据库系统
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
2
一、数据挖掘中用到的技术
• 统计学：统计模型、统计描述、假设检验 • 机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习 • 数据库：数据库系统、数据仓库、OLAP • 信息检索：语言模型、主题模型、自然语言处理
数据挖掘与信息融合技术研究
西南民族大学学 ・ 报 自然科学版
Ｊ ｕ ａ ｆ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉ ｅｓｔ ｒ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａ ｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｏ ｒ ｌ ｕ ｈ ｓ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆ ｉ ａ ｉ ｅ ・ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅＥｄ ｔ ｎ ｏＳ ｙ ｏ Ｎａ ｏ ｔ Ｓ ｏ
数据挖掘 与信息融合技术研 究
．
理解的模式的非平 凡过程． 或者说数据挖掘就是从大量数据 中提取（ 挖掘） 知识． 信息融合起初被称为数据融合， 随着 自动化和信 息处理系统的发展而形成， 最早用于军事领域， 起源于 １７ 年美 国国防部资胁开发的声纳信号 ９３ 处 理 系统 ．信 息 融合 是 由许 多传 统学科 和 新兴 工程 领域 相结 合而 产 生 的一 个新 兴前 沿技 术领 域 ，它 是对 多源 信 息进行估计、检测和组合，以获得对事物更客观、更本质认识 的一项综合信息处理技术． 信息融合与数据挖掘这两种作为处理海量数据、 提取有效信息的技术， 在处理数据的原理上不尽相同： 信息 融 合 需 要在 现 有 模 型上 进行 ，而 数据 挖掘 能 够 自动建 立模 型 ． 二 者在 功能 上相 互补 充 ，可 以在 进行 数 据 挖掘 但 之前， 先利用信息融合技术将来 自于不 同样本的数据实现有效的综合． 利用两种技术的渗透、 结合能更有效 的解 决 工 程 中 的实 际问题 ，帮助 我们 完成 更为复杂 的数据 处 理工作 ． ¨
用中．
美 国成功研发 了声纳信号处理系统后， 信息融合技术在军事应用中受到广泛青 睐． 为满足作战需要， 多传 感 器 数 据 融合 技 术于 ２ ０世 纪 ８ 年代 应运 而 生 ．１８ Ｏ ９ ８年 美 国将 ＣＩ ｏ （ ｍｍａｄ ｏ ｔ ｌ ｏ Ｃ ｎ ，Ｃ ｎｒ ，Ｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ ａｄ ｏ ｎｃ ｉ ｎ ａｏ Ｉｔ ｌ ｅｃ ｎｅｉ ｎｅ即指挥、控制、通信与情报） ｌｇ 系统中的融合技术列为九十年代重点开发的二十项关键技术之一． 由于 在海湾战争中信息融合技术表现 出了巨大的潜力， 战争结束后美 国国防部又开发了以信息融合为中心的 ｃＩ系 统． 美国是信息融合技术起步最早、 发展最快 的国家． 除美 国外， 其他西方国家也对信息融合技术的研究非常重
数据融合概念
数据融合概念标题：数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合、处理和分析，以产生更全面、准确和有价值的信息。
在当今信息化时代，数据融合已经成为各行各业的重要趋势，能够帮助企业更好地利用数据资源，提高决策效率和竞争力。
一、数据融合的意义1.1 提高数据质量：通过数据融合，可以消除数据冗余、提高数据准确性和完整性。
1.2 促进信息共享：不同部门、不同系统的数据融合后，可以实现信息共享和协同工作。
1.3 提升决策效率：数据融合能够将分散的数据整合在一起，为决策提供更全面的依据。
二、数据融合的方法2.1 数据清洗：数据融合的第一步是清洗数据，包括去除重复数据、填补缺失值等。
2.2 数据整合：将清洗后的数据进行整合，可以采用ETL工具、数据仓库等方法。
2.3 数据分析：对整合后的数据进行分析，可以采用数据挖掘、机器学习等技术。
三、数据融合的挑战3.1 数据安全：数据融合可能涉及敏感信息，需要加强数据安全措施。
3.2 数据一致性：不同数据源的数据格式、结构可能不一致，需要解决数据一致性问题。
3.3 数据质量：数据融合过程中可能会引入错误数据，需要加强数据质量管理。
四、数据融合的应用领域4.1 金融行业：银行、保险等金融机构可以通过数据融合提升风险管理和客户服务水平。
4.2 医疗健康：医疗机构可以通过数据融合实现患者信息共享、病历管理等。
4.3 物流领域：物流公司可以通过数据融合提升货物追踪、配送效率等。
五、数据融合的未来发展5.1 人工智能技术：未来数据融合将更多地与人工智能技术结合，实现自动化数据整合和分析。
5.2 大数据应用：随着大数据技术的发展，数据融合将更多地涉及大规模数据处理和分析。
5.3 数据治理：数据融合需要建立完善的数据治理机制，确保数据的安全、准确和可靠。
结语：数据融合作为信息化时代的重要趋势，将在各行各业发挥越来越重要的作用。
企业和机构需要不断加强数据融合技术的应用和管理，以提升数据资源的利用效率和价值。
多源异构数据融合中的数据挖掘技术研究
多源异构数据融合中的数据挖掘技术研究随着信息技术的不断发展，各行各业都产生了大量的数据。
例如互联网上的用户行为数据、传感器网络中的环境数据等等。
然而这些数据之间具有不同的格式、结构、维度、质量、粒度等方面的异构性。
为了将这些数据整合利用，需要进行多源异构数据融合。
而在数据融合中，数据挖掘技术的应用起到了至关重要的作用。
1.多源异构数据融合多源数据信息处理包括数据同步、数据转换、数据融合和数据分析等环节。
其中数据融合是多源异构数据整合应用的核心环节，是将各种异构数据整合起来以满足具体应用要求的过程。
在多源异构数据融合过程中，需要面对的挑战是数据源数量庞大、存储量巨大、数据质量不确定、数据格式不一致、数据的大小和复杂度不同等方面的问题。
为了解决这些问题，在多源异构数据融合过程中，常用的技术包括数据清理、数据转换、数据同步、数据建模和数据可视化等。
2.数据挖掘技术数据挖掘是通过大数据处理技术、机器学习技术和人工智能技术等手段，从数据集中发掘出潜在的知识和信息。
数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联和预测等，能够为多源异构数据融合提供有效的支持。
其主要应用范围涉及推荐系统、分类识别、文本挖掘、异常检测、数据预测等领域。
3.数据挖掘技术在多源异构数据融合中的应用在多源异构数据融合的应用场景中，数据挖掘技术被广泛应用。
例如，数据挖掘技术可以用于解决不同数据源之间模式和关系的映射问题，利用数据挖掘算法发现数据的潜在模式和规律，从而提高数据融合的质量和效率；同时也可以用于模式识别和数据分类，根据不同分类准则使得融合后的数据更加准确和合理；此外，数据挖掘技术还可以用于数据的预测分析，通过对历史数据的分析和预测，为多源异构数据融合提供决策支持。
4.数据挖掘技术面临的挑战虽然数据挖掘技术在多源异构数据融合中的应用已经取得了很多成功，但是仍然存在一些挑战。
例如，数据挖掘的结果受到数据采样方法、数据预处理、参数设置等因素的影响；同时，数据挖掘算法的运算速度和模型的可解释性也成为了制约数据挖掘技术在多源异构数据融合中应用的瓶颈。
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粗集理论、Bayesian网络和多元统计的数据挖掘方法
回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
①分类。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
②回归分析。
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③聚类。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
④关联规则。
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤特征。
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥变化和偏差分析。
偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。
意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦Web页挖掘。
随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer（D-S）证据推理、产生式规则等；而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。
可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。