数据挖掘中分类算法的研究及其应用
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
基于粒子群优化的分类规则挖掘方法及其应用
其 中 ：Ａ 代 表第 ｉ 属性 ；Ｃ 表 该属 性原 先 的值 ；Ｃ 代表 该属 性 的新值 ，即 ｃ 个 。代 圳在 Ａ 的所有 属 性
中排序后 的序号值．这样 ， 所有属性 的值都被映射成非负整数．例如 ，第 个属性是“ ｒ ｏｏ ｔ ｅ ， Ｐｏ ｃｌ ｙ ” ｔ —ｐ
：ｗ水 ＋ｃ 水ｒ（ 一 ）＋ｃ 水 ２ｐｄ一 ） １ １Ｐ ２ ｒ（ ｇ ， （） １
位置 可 以根 据式 （ ） １ 、式 （ ） 进行 调整 ： ２ ： ＋ ， （） ２
其中： 称为惯性权值 ；ｃ， ｃ 是两个正常数 ，称为加速 因子；ｒ 和 ｒ 是两个 ０— 之间的随机数； 】 ２ １ Ｐ 为第 个个体经历过的最好位置 ； ｖ ｚ Ｐ 为群体所有粒子经历过的最好位置．通常使用一个常量 来
，… ，
， …，
， ， …
），粒子 ｉ （ １２ … ，ｒ ＝ ， ， Ｊ）的速度定 义为 每次 迭代 中粒 子移 动 的距 离 ，用 ＝ （ ７ 、
， …
，
） 示． 于是 ，粒子 ＝１２ … ，ｒ在 第 ｄ（ 表 （ ， ， Ｊ） ７ 、 ｄ＝１２ … ，ｒ ，， Ｊ）维子 空 间中的飞行 速度 以及 ７ 、
［ 收稿 日期 ］２ ０ ０ ７—１ ２—１ ３ ［ 回 日期 ］２ ０ ０ ２ 修 ０ ８— ２— ９ ［ 基金项 目］国家 自然科学 基金 资助项 目 （０ ７ １ １ ；教育部科学技 术研究重点项 目 （０ ０ ３ ；福建省 自然科 ６ ６３ ６ ） ２６ ７ ） 学基金资助项 目 （ ０ １０２ ；福建省科技计划重点项 目 （０ ７ ０ ２ ） Ａ６０ １） ２ ０ Ｈ ０ ３
统计分析和数据挖掘的技术和应用
统计分析和数据挖掘的技术和应用随着互联网的迅速发展，数据量也在不断地膨胀。
然而，纯靠人工去处理这些庞大的数据量已经显得不太现实，因此，统计分析和数据挖掘这两项技术应运而生。
统计分析能够提供完整和准确的数据，而数据挖掘则可以帮助人们在这些数据中挖掘出有用的信息。
这两项技术的应用不仅在商业领域非常广泛，还能够在医疗、金融等行业中发挥重要作用。
下面我们将详细探讨这两项技术及其应用。
一、统计分析统计分析是一种利用统计学方法来推论数据的技术。
它可以通过描述性统计和推论统计来对数据进行分析。
描述性统计是对数据进行简单的总结和分类，如平均值、标准偏差、中位数等等。
通过推论统计，我们可以利用已知数据推断出未知数据之间的关系。
推论统计包括假设检验、方差分析、回归分析等方法。
统计分析在商业领域中有着广泛的应用。
它可以帮助企业了解销售情况，分析市场需求，预测未来趋势，以及评估竞争对手的实力。
在评估风险方面，统计分析也可以为投资者提供有用的信息。
银行、信用机构等金融机构也广泛地使用统计分析技术，以确定借款人的信用等级。
此外，医疗领域也可以通过统计分析技术对疾病进行风险评估和诊断。
二、数据挖掘数据挖掘是将大量数据中的模式和关系挖掘出来的过程。
它通过使用复杂的算法和数据分析技术来识别有价值的数据。
数据挖掘包括分类、聚类、异常检测和关联规则挖掘等多种技术。
数据挖掘在商业领域也有着广泛的应用。
例如，企业可以使用数据挖掘技术来优化客户服务，根据客户的购买历史、偏好和需求，提供个性化的推荐服务。
医疗行业也可以利用数据挖掘技术来识别患者的健康风险和疾病风险。
在金融领域，数据挖掘技术可以用来制定合适的信用评级模型，以及监测金融市场变化。
三、统计分析和数据挖掘的应用实例1. 互联网广告在互联网广告领域，统计分析和数据挖掘技术被广泛应用。
通过对用户的搜索行为和浏览历史进行分析，广告公司可以更好地定位用户需求，从而提供更加精准的广告服务。
2. 零售业在零售业中，数据挖掘技术可以用来分析顾客购物行为和偏好，提前预测节假日和促销活动的效果，并优化产品组合。
数据挖掘中聚类算法的研究
每个 对象看 作一个 聚类 ，然后逐步被合并成 大类 ；分解 型则是 自上而下 的方 法 ，先把整个 Ｄ视为一个聚类 ，然
后 逐步被分解 为一个个 子类。层次聚类 的主要算法有 ：
和 Ｂ Ｂ Ｌ — Ｍ。 Ｕ Ｂ ＥＦ
ＣＲ Ｕ Ｅ算法 采用抽样技术先对数据集 Ｄ 随机抽取
样本２ ０ ．２Ｏ ０ ９１。３ 作者简介 ：杨启仁 （ ９３ ，男，贵 州思 南人 ，贵州民族学院讲师，硕士，研究方 向：数据挖掘、网络安全。 １７ 一）
ｋ ｐ ｏ ｏｙ ｅ 、 ｋ ｍｅ ｏ ｄ 、 Ｃ ＡＲＡ、 Ｃ ＡＲＡＮＳ Ｆ ｃ ｓ ｄ － ｒ ｔｔ ｐ ｓ － ｄ ｉｓ Ｌ Ｌ ｏｕｅ
数据挖 掘是从 大量的数 据中挖掘 出隐藏的 、 未知的 、 用户可能感兴趣 的和对决策有潜在 价值 的知识和规则… 。 聚类是数据挖 掘 中重要的方法之～。与分 类有所不 同 ， 聚类是在没有 任何 先验知识 的前提下 ，根 据数据 的相似 性将数据 聚合成不 同的簇 （ ） 使得 同一 聚类中 的对象 类 ， 尽可能相似 ，不 同聚类 问的对象差别尽 可能大 ，因此 又 被称 为无指导 的分类。近年来 ，对 聚类方 法的研究 已经 取得 了很大 的进展 ， 先后 出现 了许多聚类算法 。 一方 面 ， 这些聚类算法 均有 其 自身的优缺点 ；另一方 面 ，如此繁
第 １卷 ９
第６ 期
牡丹 江 大学 学报
Ｊｕ ｎ １ ｏ Ｍ ｄ ｎ ｉｎ Ｕ ｉ ｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｆ ｕ ａ ｊ ａ ｇ ｎ ｖ ｒ ｉ ｙ
Ｖｏ１ ９Ｎ ６ ．１ ｏ．
数据挖掘算法中的隐含知识发现技术研究
数据挖掘算法中的隐含知识发现技术研究随着互联网技术和大数据时代的到来，我们的数据量日益增长。
与此同时，数据挖掘算法也变得越来越重要。
在这些算法中，隐含知识发现技术是一项非常关键和实用的技术。
隐含知识发现技术可以从大量的数据中提取隐藏的、未知的、有用的信息，以便更好地支持决策、预测和优化。
一、隐含知识发现技术的定义和特点隐含知识发现技术是指从已知数据中发现新知识的一类计算机技术。
与传统的数据分析方法相比，隐含知识发现技术有以下特点：1、它可以实现对数据的自动分析和挖掘，避免了传统的人工分析方式所带来的时间和精力的浪费。
2、它可以从大量数据中发现规律和趋势，这些规律和趋势通常是人类很难发现的。
3、它可以在缺失数据的情况下对数据进行补全，从而更好地支持决策和预测。
4、它可以对数据进行分类、聚类、关联或规则挖掘等操作，以便更好地理解和分析数据。
二、隐含知识发现技术的应用领域隐含知识发现技术可以应用到各种领域，如商业、金融、医疗、教育等。
以下是具体的应用案例：1、商业：在电子商务领域，利用隐含知识发现技术，可以自动化地分析和挖掘用户需求，以及用户行为模式，从而更好地进行个性化推荐和定制化服务。
2、金融：在金融领域，利用隐含知识发现技术，可以自动化地对客户进行风险评估和预测，从而更好地支持金融决策和管理。
3、医疗：在医疗领域，利用隐含知识发现技术，可以自动化地对医疗数据进行挖掘，从而更好地预测疾病的发生和发展趋势。
4、教育：在教育领域，利用隐含知识发现技术，可以自动化地分析和挖掘学生的学习行为和学习效果，从而更好地提高教育教学质量。
三、隐含知识发现技术的方法和算法隐含知识发现技术主要依靠各种数据挖掘算法和技术来实现。
以下是一些常见的数据挖掘算法和技术：1、分类算法：分类算法是一种将数据划分到不同类别中的方法，它通过学习已知数据来提取出一些规则和特征，从而对未知数据进行分类。
常见的分类算法有朴素贝叶斯算法、决策树算法和支持向量机算法等。
简述数据挖掘分类方法
注。
粗糙 集 理 论 主要 是 针对 数 据 的模 糊性 问题 的 而提 参 考文 献： 出的 粗糙 集对 不 精确 概 念 的描述 方法 是通 过 上 下近 ［ Ｈａ Ｊ ｗ ｉＭｉｈｌ ｅＫ ｍ ｅ 数 据 挖 掘— — 概 念 与技 － Ｍ】 １ ｄ ｉ ｅ， ｃｅｎ ａ ｂ ｒ ］ ａ ｉ ｇ［ 北 京 ： 等教 育 出版 社 ．０ １ ２ ９ ３ ４ 高 ２ ０ ：７ — ３ 似概念 选 两个精 确 概念 来 表示 。 一个 概 念（ 集合１ 或 的下 ２ ａ明 张 ］ Ｄ３的 研 究 Ｕ． 机 发 展 ． ０ 】 微 ２ ２ ０ 近似 概念 ｆ 或集 合１ 的是 ． 下近 似 中的元 素肯 定 属 于 ［ ｇ ， 载 鸿 决 策 树 学 习 算 法 Ｉ 指 其 ５ ：— 该概 念 ， 个 概念 （ 一 或复 合） 的上 近 似概 念ｆ 或集 合 ） 的 （）６ ９ 指 【 ３ 】王 光宏 ，蒋 平 数 据 挖 掘 综 述 Ｄ １同济 大 学 学报 ，０ ４３ （ ： ２０ ，２２ ） 是 ． 上 近似 中 的元素 可能 属 于该概 念 。 其 粗糙集 理 论将 ２４ — ２ ６ ５２ 分类 能力 和知 识联 系在一 起 ．使 用等 价关 系来 形 式化 【】 伟 杰 ， 辉 ， 建 秋 ， 关 联 规 则 挖 掘 综 述 Ⅱ计 算 机 工程 ， ４蔡 张晓 朱 等 ］ 地表 示 分类 ．知识 表 示 为等 价关 系集 Ｒ与 空 间 ｕ的之 ２ ０ （）３ — ３ ０ １５ ：１ ３ 间 的映射 关 系 。 在分 类 问题 中 ， 粗糙 集可 以用 来进 行属 【］ 效 尧 ， 伟 决 策树 在 数 据 挖 掘 中 的 应 用研 究 Ⅱ安 庆 师 范 学 ５江 江 ］ 自然科 学版 ）２ ０ （ ：３ ８ ，０ ３１ ８ — ５ ） 性消 减 ．还可 以求 取 数据 中最小 不变 集和 最小 规 则羹 院 学报 （ ［Ｙ清毅 ， ６－ ］ 张波 ， 庆 生 目前 数 据 挖 掘 算 法 的 评 价 Ⅱ小 型 微 型 计 蔡 ］ ｆ 即属 性约 简算 法１ 算机 系统 ，０ ０１ ： ５ ７ ２ ０ （ ７— ７ ） 另 外 ．粗 糙 集 方法 得 到 的分类 规 则 一般 是 符 号形 ［ 肖攸 安 ， 腊 元 数 据 挖 掘 与 知 识 发 现 的 理 论 方 法 及 技 术 分 析 ７ ］ 李 式 的显 式规 则 ． 是 数据 挖 掘所 追 求 的． 正 因此 近 年 来得 Ｕ交通 与 计 算 机 ，０ ２１：７ ６ 】 ２０ （）５ — １ 到越 来越 广泛 的应 用 。粗糙集 可 以利用 特 征归 约ｆ 以 可 ［ 罗 可 ， 睦 纲 ， 东妹 数 据 挖 掘 中 分 类 算 法 综 述 ［Ｃ 机 工 ８ 】 林 郗 Ｊ ｔ算 ｌ 识别 和 删 除无 助 于 给定 训练 数 据分 类 的属 性１和 相关 程 ，０ ５ １ ３ ５ ２ ０ （ ）－ 分析 （ 根据 分类 任 务评 估每个 属 性 的贡献 和意 义１提 高 ［ ｈｔ： ｂｏ ．ｄ ．ｅ ａ ｄ ｉａａｉ ｅｄｔｌ ４ ４ ７ 。 ９ ｔ ／ ｌｇｃ ｎｎ ｔ ｌ ｄ ／ｒｃ ／ｅａｓ １ １２ ］ ｐ／ ｓ ／ ａ ｎ ｔｌ ｉ／ １ 获取 分类 模式 的速度 ．但 找 出可 以描 述 给定数 据 集 中 【 ］ｔ ： ｗ １ ｈｔ ／ ｗｗ． ｂｏ ｓ ｏ ｚａ ｑ ｎａｃｉｅ２ １／ １２ ／ ０ ｐ／ ｃ ｌｇ． ｍ／ｈｏ ｉ ／ｒｈ ／０ ０ ／５ ｎ ｃ ａ ｖ １ １４ ９ ４７１ ｔ ｌ ７ｈｍ ’ 所有 概念 的最 小 属性 子集 问题 是一个 Ｎ Ｐ困难 的 ．
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
随着科技的不断进步，数据挖掘在中医领域的应用也越来越广泛。
中医医案是中医的重要实践经验和理论积累，包含了丰富的临床诊疗信息和治疗效果数据。
因此，对中医医案进行数据挖掘，可以帮助医生更好地分析和总结临床经验，提高诊疗水平和疗效。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘和模型评价等环节。
针对中医医案的数据挖掘，首先需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、数据标准化等。
接着，可以采用分类、聚类、关联规则、时间序列分析等方法对数据进行挖掘，通过挖掘中医医案中的关联和规律来辅助中医诊断和治疗。
其中，聚类算法可以发现中医医案中的共性，并将病例进行分类，有助于医生更好地把握各种疾病的基本特点和规律。
关联规则挖掘可以分析病例中的病因、病机、证候、诊断和治疗等因素的关联关系，为医生提供更准确的诊疗信息。
时间序列分析可以发现病情的动态变化趋势，并对治疗方案进行评估和优化。
在模型评价方面，需要根据中医特点对模型进行评估和优化，如合理性、实用性、科学性、依据性等方面进行评价。
在应用过程中，还需要注意保护患者隐私，避免泄露患者信息。
综上所述，数据挖掘技术的应用可以帮助中医医生更好地分析和总结临床经验，提高中医诊疗的准确性和效率。
但是，在实际应用过程中还需要加强方法的研究和探索，不断优化数据挖掘算法，以更好地服务于中医临床实践。
分类算法 置信度
分类算法置信度1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下几个方面进行叙述：1. 引入分类算法的背景：分类算法是一种在机器学习和数据挖掘领域中广泛应用的技术，它能帮助我们对数据进行分类和预测。
在大数据时代，数据呈指数级增长，对数据进行高效分类和预测显得尤为重要。
因此，分类算法的研究和应用具有重要的实际价值。
2. 分类算法的作用和意义：分类算法能够将具有相似特征的数据样本归为同一类别，并通过算法模型进行预测和决策。
通过分类算法，我们可以实现对数据的智能分析和处理，帮助人们从数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供准确的依据。
3. 对本文的介绍：本文将围绕分类算法和置信度展开讨论。
首先，我们将介绍一些常见的分类算法，包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
然后，我们将深入探讨置信度的概念及其对分类算法的影响。
最后，我们将总结分类算法的应用场景和置信度在分类算法中的重要性。
通过本文的阅读，读者将能够了解分类算法的基本原理和常见方法，以及置信度在分类算法中的作用和意义。
同时，本文还将为读者提供一些建议，帮助他们在实际应用中更好地理解和利用分类算法。
1.2文章结构文章结构部分的内容应介绍本文的整体结构和各个章节的内容概要，以便读者能够清晰地了解文章的组织框架。
在本文中，按照逻辑顺序，将会包含以下章节：1. 引言- 1.1 概述：介绍文章的主题和研究背景，引起读者的兴趣。
- 1.2 文章结构：介绍本文的章节组成和内容安排，以便读者了解整篇文章的结构。
- 1.3 目的：阐述本文的研究目标和意义，指明本文的主要贡献。
2. 正文- 2.1 分类算法介绍：详细阐述主要分类算法，包括原理、特点和应用领域。
- 2.2 置信度的概念：介绍置信度在分类算法中的作用和定义，分析置信度的计算方法和影响因素。
3. 结论- 3.1 总结分类算法的应用：对前文所介绍的分类算法进行总结和归纳，强调其重要性和应用前景。
- 3.2 置信度对分类算法的影响：分析置信度在分类算法中的作用和影响，总结置信度对分类结果的可靠性和准确性的影响。
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第埠熟
微机发展
压叩
数据挖掘中分类算法的研究及其应用罗海蛟‘刘显长沙交通学院计算机工程系湖南长沙深圳大学广东深圳
摘要分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一作者对具有代表性的分类算法进行了分析和比较并应用分类方法在居民出行数据中挖掘出一些公交乘客规则讨论了数据挖掘方法在公交乘客预测中应用的前景和实效
关健词数据挖掘分类决策树决策支持
中图分类号二玛文献标识码文章
编号
一一
张,川
川昭
一庆加段郎冶飞飞祖郎
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月
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司】心沁讹场姗邓钾刁映司
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引言数据挖掘也可以称为数据库中的知识发现是从大量数据中提取出可信新颖有效并能被人理解的模式的高级处理过程作者在给出数据挖掘基本概念的基础上着重讨论了数据挖掘中分类方法的一些算法并
将其应用于对城市居民出行数据的分析利用分类规则力图发现居民出行数据中公交乘客的一些规则为公交预
测优化决策提供依据
问题的科学核技术人工智能目标非常高除需要复杂算
法外还需要特定的系统但仅仅利用人工智能中一些已经成熟的算法和技术
基本概念
数据挖掘川川堪是一个交叉学科领域受多个学科的影响包括数据库系统统计学机器学习可
视化和信息科学等数据挖掘实质上是一种决策支持过
程其主要技术手段是统计方法包括数理统计方法多元
统计方法计量经济学和时间序列分析方法等此外运筹学人工神经网络和专家系统技术的发展也为数据挖
掘提供了新的思路它的主要特点是能高度自动分析企业原有的数据归纳推理从中挖掘出潜在的模式预测客户的行为帮助决策者作出正确的决策技术基础是
统计学与人工智能人工智能是以自动机为手段通过模拟人类宏观外显的思维行为从而高效率地解决现实世界
收稿日期
一一巧
作者简介罗海蛟一男江西人硕士研究方向为软件工程
数据挖掘中分类算法概述分类是数据挖掘中的一个重要课题分类的目的是学会一个分类函数或分类模型也常常称作分类器该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个
分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势分类可描述如下输人数据或称训练集是一条条的数据库记录川〕组成的每一条记录包含若干条属性
组成一个特征向量训练集的每条记录还有一个特定的类标签睽玩与之对应该类标签是系
统的输人通常是以往的一些经验数据一个具体样本的形式可为样本向量,,,…,在这里,表示字段值。表示类别
分类的目的是分析输人数据通过在训练集中的数据表现出来的特性为每一个类找到一种准确的描述或者模型这种描述常常用谓词表示由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的我们仍可以由此预测这些新数据所属的类注意是预测而不能肯定我们也可以由此对数
据中的每一个类有更好的理解也就是说我们获得了对年月
罗海蛟等数据挖掘中分类算法的研究及其应用
这个类的知
识
有三种分类器评价或比较尺度预测准确度预测准确度是用得最多的一种比较
尺
度特别是对于预测型分类任务目前公认的方法是番分层交叉验证法计算复杂度计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境在数据挖掘中由于操作对象是巨量的数据库因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节模型描述的简洁度对于描述型的分类任务模型描述越简洁越受欢迎例如采用规则表示的分类器构造法就更有用大部分分类算法是内存驻留算法最
近出现了一些可
伸缩的分类技术能够处理大量的驻留在磁盘的数据分类技术有很多如决策树贝叶斯网络神经网络遗传算法一最临近分类等等本文重点是详细讨论了决策树中相关算法人工神经网络人工神经网络是大量的简单神经元按一定规则连接构成的网络系统它能够模拟人大脑的结构和功能采用某种学习算法从训练样本中学习并将获取的知识存储在网络各单元之间的连接权中连接权值是一个分布式矩阵结构神经网络的学习体现在神经网络权值的逐步计算包括反复迭代或累加上主要有三种神经网络模型前向神经网络后向神经网络自组织网络在数据挖掘领域主要采用前向神经网络提取分类规则从神经网络中采掘规则主要有以下两种倾向①网络结构分解的规则提取它以神经网络隐层节点和输出层节点为研究对象把整个网络分解为许多单层子网的组合这样研究较简单的子网便于从中挖掘知识的算法和飞的算法是有代表性的方法但此类方法的缺点是通用性差且当网络比较复杂时算法的复杂性高容易产生组合爆炸问题②由神经网络的非线性映射关系提取规则这种方法直接从网络输人和输出层入手不考虑网络的隐层结构避免了基于结构分解的规则提取算法的不足段等人的相似权值法以及在此基础上的罗算法将网络输入扩展到连续值取值是其中典型的两种算法但是神经网络规则提取还存在诸多问题如进一步降低算法的复杂度提高所提取规则的可理解性及算法的适用性等需要进一步的研究遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的全局优化方法将较劣的初始解通过一组遗传算子繁殖—即选择交叉—即重组变异—即突变在求解空间按一定的随机规则迭代搜索直到求得问题的最优解遗传算法具有的隐含并行性易于和其它模型结合等性质使得它涉足于数据挖掘领域表现在以下几个方面①用它和算法结合训练神经网络然后从网络提取规则②分类系统的设计目前研究重点是一些基本设计方法如编码方式信任分配函数的设计以及遗传算法的改进上遗传算法用于数据挖掘存在的问题是算法较复杂还有收敛于局部极小的过早收敛等难题未得到解决决策树分类算法决策树技术访是用于分类和预测的主要技术决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法它着眼于从一组无次序无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则它采用自顶向下的递归方式在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支在决策树的叶节点得到结论所以从根到叶节点就对应着一条合取规则整棵树就对应着一组析取表达式规则其有很多实现算法下面作一阐述算法司提出的著名的学习算法它通过选择窗
口来形成决策树是利用信息论中的互信息信息增益寻
找数据库中具有最大信息量的属性字段建立决策树的一个节点再根据该属性字段的不同取值建立树的分支在每个分支子集中重复建立树的下层节点和分支过程这种方法的优点是描述简单分类速度快特别适合大规模的数据处理但】算法是借用信息论中的互信息作为
单一属性能力的度量试图减少树的平均深度忽略了叶
子数目的研究其启发式函数并不是最优的存在的主要问题有①互信息的计算依赖于属性取值的数目较多的特
征而属性取值较多的属性不一定最优②是非递增学习算法③抗噪性差训练例子中正例和反例较难控制改进算法有等算法以及口银引进可调
错误率
一
司二概
念算法等
算法在决策树的构造过程中采用了预排序和广度优先技术在一般决策树中使用信息量作为评价节点分裂质量的参数算法中使用垃指标代替信息量对数据集包含个类的数据集定义为一艺勿
乌是中第类数据的频率越小
砚
越大区别于一般的决策树采用二分查找树结构
对每个节点都需要先计算最佳分裂方案然后执行分裂对于数值型连续字段一。分裂的形式二,
所以可以先对数值型字段排序假设排序后
的结果为,,…因为分裂只会发生在两个节点
之间所以有一种可能性通常取中点,‘,忍
作为分裂点从小到大依次取不同的画取
指标最大川最小的一个就是分裂点因
为每个节点都需要排序所以操作的代价极大降低排序微机发展第卷成本成为一个重要问题算法对排序有很好的解决方案对于离散型字段以设为的所有可能的值分裂测试将要取遍的所有子集寻找当分裂成和一两块时的指标取到垃最小的时候就是最佳分裂方法显然这是一个对集合的所有子集进行遍历的过程共需要计算”次代价也
是很大的算法对此也有一定程度的优化
算法能够处理比以所能处理的大得多
的训练集因此在一定程度上具有良好的随记录个数
和
属
性个数增长的可扩展性然而它仍然存在如下缺点①由于需要将类别列表存放于内存而类别列表的长度与训练集的长度是相同的这就一定程度上限制了可以处理的数据集的大小②由于采用了预排序技术而排序算法的复杂度本身并不是与记录个数成线性关系因此使得算法不可能达到随记录数目增长的线性可扩展性为户口类型第二个测试属性为职业第三个测试属性为年龄根据决策树各层分类结果及乘坐公交出行人数所占比重我们可以发现暂住人口公交出行比例远大于常住人口第二个测试属性职业也是符合现实情况职业不同收入较低及个体经营者公交出行比重较大其它类似不作赘述如果有统计局的人口详细信息根据决策树图我们可以得出公交预测数据为宏观交通规划提供辅助决策依据总结数据挖掘中分类和预测是重要的部分之一分类算法有很多近来出现了很多新的改进算法基于粗糙集的并行决策树算法基于贝叶斯的算法等分类方法
不
只是用于交通预测在政府经济计划辅助决策保险业银行股票交易等领域也大有作为可以为管理人员决策人员控制投资风险提供有力的决策支持
数据挖掘分类技术在公交预测
的应用
上面讨论的各类算法各有优缺点很难找到一个可以满足各方面需求的分类算法因此在具体工作中必须根据数据类型特点及数据集大小选择合适算法在某市的交通规划预测项目中采用数据挖掘的决策树分类方法应用于该市居民的日出行数据得出居民日出行数据中公交乘客预测决策树图为今后居民公交出行预测提供了坚实的数据基础为优化决策提供了依据
经过连续数据的离散化我们采用的训练集记录包含
属性为编号年龄户口类型职业公交出行与否由于
记录数不是特别大故可采用内存驻留类的算法这儿采
用。算法得到决策树其中每个测试属性由算法自动
选取根据在根节点训练集记录总数
为其中乘坐公车的为所占百分比为该决策树得到的第一个选取的分类的测试属性
参考文献
【块冶川
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咖」肠堪】访巧心搜
一【」人盯而拓而〔冶拓【」阳罗皿
冶艰
飞
【」弋
凡段叨叮即过
议肠
川,堪
【〕阴
即
段【〕刘红岩挖掘中的数据分类算法综述【〕清华大学学报自然科学版仁藤田宏一基础信息论〔〕魏鸿骏陈尚勤译北京
国
防工业出版社
【郑纬民黄刚数据挖掘纵览〔入〕」清华大学计算
机系见冷代菊印如一位
州卜卜卜卜叫卜卜斗卜卜卜一卜卜卜州卜州卜州卜十州卜州卜叫卜卜卜礴卜州卜一十十州卜州卜卜州卜诵卜一卜一诵」卜卜叫卜十卜一卜卜月叫卜州卜卜
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用实现智能模块并用语言实现通信接
口将虚拟仪器和智能模块装于同一机器或通过网络连接的不同机器上
这对于实时性要求较高的虚拟仪器应在其智能行为上有所取舍首先满足其基本的功能和要求
结束语通过在虚拟仪器中集成技术大大地扩展了虚拟
仪器的功能使其更具有象人一样的推理思维的能力在智能模块中还可切换其知识库映像使虚拟仪器象多
面
手一样完成各种信号测试与处理任务但是应看到人
工智能推理技术尚存在推理效率不高实时性差等
缺点
参考文献【〕刘君华现代检测技术与测试系统设计〕西安西安交通大学出版社
【王永庆人工智能原理与方法〔〕西安西安交通大学出版社【张风均肠力开发人门与进阶〔〕北京北京航空航天大学出版社〔」印鉴刘星成汤庸专家系统原理与编程【」北京机械工业出版社