基于matlab的数据挖掘技术研究【文献综述】
最新-数据挖掘论文(精选10篇)范文
数据挖掘论文(精选10篇)摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相关算法搜索相关信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效率，基于此，被广泛应用在数据密集型行业中。
笔者简要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程，以供参考。
关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。
若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。
企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。
在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。
首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。
其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
matlab数据挖掘泰坦尼克号实验体会
matlab数据挖掘泰坦尼克号实验体会数据挖掘是一种从大量数据中挖掘出有用信息和洞察的技术。
在这个实验中，我们使用了Matlab工具进行数据挖掘，并以泰坦尼克号数据集作为实验对象。
通过这个实验，我收获了许多关于数据挖掘的知识和经验，以下是我的体会和心得。
首先，准备工作是非常重要的。
在开始实验之前，我们需要了解数据集的背景和特点，清洗和预处理数据是必不可少的。
在本实验中，我们需要对泰坦尼克号数据集进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
同时，了解数据集中各个属性的含义和类型，对后续的分析和建模有很大的帮助。
其次，特征工程是数据挖掘的关键步骤。
特征工程是指从原始数据中提取和选择有意义的特征，以便于建立合适的模型。
在本实验中，我们需要对泰坦尼克号数据集中的各个属性进行分析和处理，例如将分类变量进行独热编码、对连续变量进行离散化等。
通过特征工程，我们可以提高模型的精度和效果。
第三，选择合适的算法是至关重要的。
在数据挖掘中，有许多不同的算法可以用于建模和预测。
根据问题类型和数据特点，选择合适的算法是非常重要的。
在本实验中，我们使用了Logistic回归和决策树算法进行建模和预测。
通过比较不同算法的预测效果，我们可以选择最合适的算法来解决问题。
第四，模型评估和优化是不可忽视的步骤。
在建立模型之后，我们需要对模型进行评估和优化，以确定模型的好坏和改进空间。
在本实验中，我们使用了混淆矩阵、准确率、召回率等指标对模型进行评估。
同时，我们也进行了模型的参数优化，以提高模型的预测效果。
最后，数据挖掘过程是一个迭代的过程。
在整个实验过程中，我们可能会遇到多个挑战和问题，需要不断地进行调整和改进。
这就要求我们具备耐心和灵活性，以适应不断变化的需求和条件。
只有不断地迭代和优化，我们才能最终得到满意的结果。
通过这个实验，我不仅学到了许多关于数据挖掘的知识和方法，还学到了解决实际问题的思维方式和技巧。
数据挖掘是一项重要的技术，在各个领域都有广泛的应用。
matlab课程设计参考文献
Matlab课程设计参考文献1. 概述Matlab是一种功能强大的科学计算工具，被广泛应用于工程、物理、生物、经济等领域。
在高校教学中，Matlab课程设计是培养学生计算机编程能力和科学计算思维的重要环节。
在进行Matlab课程设计时，参考文献的选择对于指导学生进行科学、合理的设计具有重要意义。
本文将介绍几本适合作为Matlab课程设计的参考文献，帮助教师和学生更好地进行课程设计。
2. 参考文献一：《MATLAB基础教程》该书是一本适合初学者的Matlab入门教材。
内容包括Matlab的基本概念、语法、数据类型、数组运算、数据可视化等。
书中还介绍了一些简单的Matlab编程技巧和常见问题的解决方法。
对于初学者来说，这本书可以帮助他们快速掌握Matlab的基本知识，为进一步的课程设计打下基础。
3. 参考文献二：《MATLAB数学建模》该书适合进行数学建模课程设计的学生使用。
书中介绍了Matlab在数学建模中的应用，包括常见的数学模型、微分方程、优化问题等。
另外，书中也提供了大量的例子和练习题，方便学生在课程设计中进行实践。
对于希望将Matlab应用于实际问题求解的学生来说，这本书是一本很好的参考资料。
4. 参考文献三：《MATLAB程序设计与应用》该书是一本介绍Matlab高级编程技巧和工程应用的书籍。
书中涉及了Matlab的面向对象编程、文件I/O、图形用户界面设计等内容。
对于希望进一步提高Matlab编程能力和了解Matlab在工程领域的应用的学生来说，这本书是一本很好的参考书籍。
5. 参考文献四：《MATLAB工程应用实例》该书主要介绍了Matlab在工程领域的应用实例，包括信号处理、图像处理、控制系统设计等方面。
书中以实例为主，通过具体的工程案例来介绍Matlab的使用方法和技巧。
对于希望在工程领域深入应用Matlab的学生来说，这本书是一本很好的实践指导书。
6. 结论在进行Matlab课程设计时，选择适合的参考文献对于学生的学习和教学的指导具有重要意义。
用MATLAB实现大数据挖掘地一种算法
一、数据挖掘的目的数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。
数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。
数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
它也常被称为“知识发现”。
知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。
数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。
二、数据挖掘算法说明确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的挖掘算法。
由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同, 每一个样本对应于真实情况的局部映射。
建立了粗糙集理论中样本知识与信息之间的对应表示关系, 给出了由属性约简求约简决策表的方法。
基于后离散化策略处理连续属性, 实现离散效率和信息损失之间的动态折衷。
提出相对值条件互信息的概念衡量单一样本中各条件属性的相关性, 可以充分利用现有数据处理不完备信息系统。
本次数据挖掘的方法是两种，一是找到若干条特殊样本，而是找出若干条特殊条件属性。
最后利用这些样本和属性找出关联规则。
（第四部分详细讲解样本和属性的选择）三数据预处理过程数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续值数据转换为离散型数据，以便于符号归纳，或是把离散型数据转换为连续)。
本文使用的数据来源是名为“CardiologyCategorical”的excel文件中的“源数据”。
该数据表共303行，14个属性。
即共有303个样本。
将该数据表的前200行设为训练样本，剩下后的103行作为测试样本，用基于粗糙集理论的属性约简的方法生成相应的规则，再利用测试样本对这些规则进行测试。
首先对源数据进行预处理，主要包括字符型数据的转化和数据的归一化。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
数据挖掘技术论文（2）
数据挖掘技术论文(2)数据挖掘技术论文篇二数据挖掘技术研究[摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。
[关键词] 数据挖掘数据挖掘方法随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法1.统计方法。
传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。
贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。
关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。
关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。
大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言数据挖掘（Data Mining）是一门综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的交叉学科，它旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为了许多领域的重要研究课题。
本文将探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘的研究现状1. 国内外研究现状国内在数据挖掘领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
国内学者在数据挖掘算法、应用领域等方面取得了许多重要成果。
同时，政府和企业对数据挖掘的重视程度不断提高，推动了相关领域的发展。
国外在数据挖掘领域的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实际应用。
许多国际知名的学术会议和期刊都设有数据挖掘专区，为研究者提供了交流和学习的平台。
2. 主要研究方向目前，数据挖掘的主要研究方向包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的两种方法，用于对数据进行分类和分组。
关联规则挖掘则是从大量数据中找出项集之间的关联关系。
时序分析则主要用于对时间序列数据进行预测和分析。
此外，还有一些新兴的研究方向，如深度学习在数据挖掘中的应用等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、电商、物流等众多领域。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，可以用于疾病诊断、患者管理等方面；在电商和物流领域，可以用于推荐系统、路线规划等。
此外，数据挖掘还可以应用于能源、农业等领域。
四、数据挖掘的发展趋势1. 技术发展随着技术的不断发展，数据挖掘将更加注重人工智能和机器学习技术的应用。
深度学习等新兴技术将进一步推动数据挖掘的发展，使其能够处理更加复杂的数据和提取更加有价值的信息。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，数据挖掘将更加注重数据的实时性和高效性。
2. 跨学科融合未来，数据挖掘将更加注重跨学科融合。
与统计学、机器学习、数据库技术等学科的交叉融合将更加紧密，形成更加完善的理论体系和实际应用。
使用Matlab进行机器学习和数据挖掘
使用Matlab进行机器学习和数据挖掘随着人工智能的快速发展，机器学习和数据挖掘成为了炙手可热的研究方向。
而作为一种功能强大、广泛应用的科学软件，Matlab在机器学习和数据挖掘中也发挥着重要的作用。
本文将介绍如何使用Matlab进行机器学习和数据挖掘，并探讨其应用、优势和局限性。
首先，我们必须了解机器学习和数据挖掘的概念。
机器学习是一种研究如何通过计算机算法使计算机系统具有自动学习能力的学科。
它的主要任务是通过学习和经验来改善系统的性能。
而数据挖掘则是从大规模数据集中发现隐藏在其中的模式和知识的过程。
通过这些模式和知识，我们可以做出预测、分类和聚类等任务。
Matlab因其丰富的数学计算能力和强大的可视化功能，成为了机器学习和数据挖掘的首选工具之一。
在Matlab中，我们可以轻松地实现各种机器学习算法，如线性回归、支持向量机、神经网络等。
同时，Matlab提供了丰富的数据处理工具，如数据导入和清洗、特征提取和选择等。
这些功能的使用，使得Matlab成为了一个完整的机器学习和数据挖掘平台。
在使用Matlab进行机器学习和数据挖掘之前，我们首先需要准备好数据。
数据的质量和多样性对于机器学习和数据挖掘的结果具有重要的影响。
在数据准备阶段，我们可以使用Matlab的数据导入和清洗工具对数据进行处理和预处理。
例如，使用importdata函数可以导入各种格式的数据文件，如Excel、CSV等。
而使用impute函数可以填补缺失的数据，使用filter函数可以滤除噪声。
接下来，我们需要选择合适的机器学习算法来解决问题。
Matlab提供了丰富的机器学习算法函数和工具箱，可以满足不同需求。
例如，使用fitlm函数可以进行线性回归分析，使用svmtrain和svmclassify函数可以进行支持向量机分类等。
在选择算法时，我们要根据问题的性质和数据的特点进行选择，并进行参数调整和优化，以取得最佳的结果。
在实施机器学习算法之后，我们需要对结果进行评估和验证。
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信息与计算科学
基于matlab的数据挖掘技术研究
数据挖掘是用于大规模数据处理的一种新的思维方式和技术手段，他是在现实生活中各种数据量呈指数级不断增长，以及以数据库(database)技术为核心的信息技术逐渐成熟的背景下产生的。
数据挖掘可以帮助用户发现影藏在大型数据库中的规律和模式，它融合了人工智能(artificial intelligence)、统计（statistics）、机器学习（nachine learning）、模式识别（pattern recognition）和数据库等多种学科的理论、方法与技术，已经在商业、企业、政府、科研及体育等多种不同类型的组织机构和领域中获得了非常广泛的应用。
即使在日常生活中，数据挖掘技术也已经潜移默化地参与到人们的生活质量改善过程中。
数据挖掘有很多种技术和计算方法，包括决策树方法（decision tree）、人工神经网络方法（artificial neural metwork，ANN）、聚类分析、模糊集合方法、遗传算法（genetic algorithm）、模拟退火算法(simulated annealing,SA)、进化式程序设计(evolutionary programming)等。
这里主要介绍一下聚类分析、遗传算法和人工神经网络算法。
聚类分析也称无监督学习，或无教师学习，或无指导学习，因为和分类学习相比，聚类的样本没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。
聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干。
聚类（clustering）是对物理的或抽象的样本集合分组的过程。
聚类分析有很多种目标，但都涉及把一个样本集合分组或分割为子集或簇（cluster）。
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。
聚类分析主要针对的数据类型包括区间标度变量、二值变量、标称变量、序数型变量、比例标度型变量以及由这些变量类型构成的复合类型。
聚类算法应具有以下几个特点：1处理不同字段类型的能力；2可伸缩性；3处理高维数据的能力；4发现具有任意簇的形状的族类能力；5能够处理异常数据；6对数据顺序的不敏感性；7输入参数对领域知识的弱依赖性；8聚类结果的可解释性和实用性；9增加限制条件后的聚类分析能力。
基因算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究，是一种受生物进化启发，使用计算机模拟生物进化的学习方法。
基因算法是模拟生物进化过程的计算模型，是自然遗传学与计算机科学互相结合、互相渗透而形成的新的计算方法。
基因算法的最大优点是问题求解与初始条件无关，搜索最优解的能力极强。
从数学的角度看，基因算法是一种概率型搜索算法：从工程学角度看，它是一种自适应的迭代寻优过程。
基因算法需要完成两种数据转换，算法实施之前进行从表现型到基因型的转换，即将搜索空间中的参数或可行解转化成遗传空间中的染色体或个体，完成编码操作；在算法
完成之后，需要进行从基因型到表现型的转换，是前者的反方向操作，作为译码操作，即将遗传空间中的染色体或个体转换成解空间中的最优解。
基因算法有如下特点：1在生物系统中，进化被认为是一种成功的自适应方法，且具有很好的健壮性。
2基因算法搜索的假设空间中，假设的各个部分相互作用，每一部分对总的假设适应度的影响难以建模。
3基因算法易于并进化，且可降低由使用超强计算机硬件所带来的昂贵费用。
4基因算法采用一种随机化的搜索老寻找最大适应度得假设。
神经网络起源生物学和神经生物学中有关神经细胞计算本质的研究工作。
所谓神经网络就是一组相互连接的输入输出单元，这些单元之间的每个连接都关联一个权重。
在网络学习阶段，网络通过调整权重来实现输入样本与其相应（正确）类别的对应。
由于网络学习主要是针对其中的连接权重进行的，因此神经网络的学习有时也称为连接学习。
鉴于神经网络学习时间较长，因此它仅适用于时间容许觉得应用场合。
此外它们还需要一些关键参数，如网络结构等。
这些参数通常需要经验才能有效确定。
由于神经网络的输出结果较难理解，因而受到人们的冷落，也使得神经网络较难成为理想的数据挖掘方法。
神经网络的优点是对噪声数据有较好适应能力，并且对未知数据也有较好的预测分类能力。
目前人们也提出了一些从神经网络中抽取出（知识）规则的算法。
这些因素又将有助于数据挖掘中的神经网络应用。
当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。
看似广泛，实际应用还远没有普及。
而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。
而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。
具体发展趋势和应用方向主要有：对知识发现方法的研究进一步发展，如对Bayes和Boosting方法的研究和提高；商业工具软件不断产生和完善，注重建立解决问题的整体系统，例如Weka等软件。
数据挖掘的发展应是挖掘工具在先进理论指导下的改进，而就国内情况而言，还有至少20年的发展空间。
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