数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法
Ｋｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ｓ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｆａｕ ｅｅ ｔａ ｔ ｎ ｙｗｏ ｄ ： ｉ ｓ ｉ ； ｌｓ ｉ ａｉ ； ｅ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃ ｉ ｍｅ ｅ ｅ ｉ ｆ ｏ ｏ
计 算 机 系 统 应 用
ｈｔ：ｗ ｗ． Ｓ ． ｇ Ｉ ｔ ／ ｗ ｃ － ｏ ．＂ ｐ／ — ａ ｒ Ｃ１
２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 ｌ 期 ｌ Ｏ
数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法①
林 珠 。邢 延
（ 广东省计算中心， 广州 ５ ０ ３ ） １０ ３ （ 广东工业大学 自动化学院， 广州 ５０ ０ ） １０ ６
类 的特征提取方法，进一步研 究了它相应的分类方法和它在时间序列数据 中的应用邻域．
关键词：时序数据；分类； 特征提取
Ｓｕ ｖ ｙ ｏ ａ ｕｒ ｔ ａ ｔｏ ｐｒ ａ ｈｅ ｏ ｍ ｅＳｅ ｉ ｓＣｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｒ ｅ ｆＦｅ ｔ ｅＥｘ ｒ ｃ ｉ ｎ Ａｐ ｏ ｃ ｓｆ ｒＴｉ ｒ ｅ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｉ
ＬＩ Ｚｈ ＸＩ Ｎ ｕ ， ＮＧ Ｙａ ２ ｈ
（ ｕｎ ｄｎ ｏ ｕｅ Ｃ ｎｅ， ｕ ｎ ｚｏ １０ ３ Ｃ ｉａ Ｏ ａｇ ｏ ｇＣ ｍｐ ｔ ｅ ｔ Ｇ ａ ｇｈ ｕ５ ０ ３ ， ｈｎ ） ｒ ｒ （ ｕｎ ｄｎ ｉ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏｙ Ｇ ａｇ ｈ ｕ５ ０ ０ ， ｈ ａ Ｏ ａｇ ｏ ｇ ｖ ｓｙｏ Ｔ ｃｎ ｌｇ， ｕ ｎ ｚｏ １０ ６ Ｃ ｉ ） Ｕｎ ｅ ｔ ｎ
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时间序列 除了具有 的趋 势性、季节性 、周期性等
一
是指 同一种现象在不 同时间上的相继观察值排列而成 的一组数字 序列， 时间轴上的采样值通 常又被称 为 其
特 征ｔ．时序 数据 普遍存在 于许 多重要应 用 邻域，比 ”
如 Ｄ Ａ序列 、 融数据 、 Ｎ 金 传感器 网络监控数据 、移动
类 型，依据在机器运转过程 中进行故障检 测和识别 故
障类 型， 甚至在客户关系管理 中根据某段时间的客户
间；心电信 号则具有 很强的周期性，它 的主要特 征是
① 基 金项 目： 东省科 技计 划项 目基金 （０ ００ ００ ９２ １Ｂ ９４ ０４ ，０ ０ ４３０ ０ ） 广 ２ １Ｂ ６ ５０ ４ ，００ ０ ００ ５５ ２ １Ａ００ ００６ Ｉ 收 稿时 间：０２０ －６收 到修 改稿时 间：０２０ －４ ２ １－２０ ； ２ １－３０
摘
要： 征提取在提高 分类 的准确性 中起着非常关键 的作用． 时序特征提取 的方法进 行归纳分类， 特 对 将有 利于
对特征提取整体性，全面性的认 识．回顾现有 的时间序列 中特征提取的方法， 将其 总结为 四大类 ， 它们分别 是基
于基本统计方法的特 征提取 、基于模型的特 征提取、基于变换的特征提取 、基于分形 维数的特征提取．针对 每一
２ ４ 专 论・ 述 Ｓｅｉｌｓｕ ２ 综 ｐｃ ｓｅ ａＩ
２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 １ ｌ Ｏ期
ｈ ｐＨ ｗｗｃＳａ ｒ． Ｒ ：ｗ ． —． ｇｃ － ｏ ｎ
计 算 机 系 统 应 用
低 电压（． ｌ ） 电流（２ Ａ ， 复频率 低，每个 ０ ～ ｍＶ ，小 ８ １ｕ ） 重 波段具有 各 自的频率．针对 时序数据 的这些特 征。所 选 择的特征提取方法应 该能提 取出时间序列 中具 有较 好分类能 力特 征， 行特征提 取后的特征矢量 能够 很 进 好地代表原有 的 时间序 列数据， 样才能取得 良好 的 这
ｃｔｇ ｒ ｓ ２ ｈ ａ ｅ ｆ ａｈｃｔｇ ｒ ｎ ｌｚｄ ｔｅ ｄ ａｔ ｅ ｎ ｉ ｄａ ｔ ｅ ｒ ｏ ｔ ｕ； ） ｈ ａｅｏｉ ； ）Ｔ ｅｍ ｉ ｉ ａｏ ｃ ａ ｏｙｉ ａ ａ ｅ ，ｈ ｖｎａ ｓ ｄｄｓ ｖ ｎａ ｓ ｅｐ ｉ ｅ ｏ ｔ３ Ｔ ｅ ｅ ｎｄ ｅ ｅ ｓ ｙ ａ ｇ ａ ａ ｇ ａ ｎｄ
对像跟踪数 据、机器故障检测数据等 等．由于时序数
据与时 间相关联，因而其数据量一般都 是非常庞大的，
这就对 时序数据 挖掘技术提 出 了更高 的要求 Ｉ Ｚ Ｊ 时 ．在 序数据挖掘 的研究与应用领域，时序数据 分类是重要 任务之一ｌ 例 如，依据语音信 号的波形 识别出说话 Ｊ ． 人的性别和年 龄， 依据心 电图的时序波形 识别 出病 者
所患 的病 症，依据地 震波 的历史数 据，去识 别地震 的
般特 征之外，不 同的时序 数据又存在不 同的个 别特
征．如金融数据，普遍具有“ 高峰厚尾” 平方序列 微 和“ 弱 而持续 的 自相 关” 的特 点：而地震波 则具有 强度 随 时序延 伸而减弱 的特 点：语音信号幅度具有一 定的范 围， 以零幅和近 零幅 的概 率高，而且 长时 问的语音 并 信 号会 有相当多 的无 信号区 间，即所谓的语音寂 静区
ｌ 引言
时序数据（ｍｅ ｅｉ ａ ） ｔ ｒ ｓ ｔ 广泛存在 于现实生活 中， ｉ ｓ ｅ ｄａ
购 买信息， 识别 不同的消费群 体等等． 衡量 分类 技术优劣 的核心指标是分类准确 率，而 提 高分类准确 率途径有 两种 ： 一是 改进分类器 ：二是
采用特 征提取 技术（ ａ ｒ ｘｒ ｔ ｎ． 征提取 是在 ｆ ｔ ｅ ｅｔ ｃｉ ） 特 ｅｕ ａ ｏ 分类 前对数据 时间采 样值上进行适量 的归约，以达到 减 少数据 量 同时提 高分类 准确 率（ 线是 不牺 牲分 类 底 准确率） 目的． 的
最大似然( m l)方法
最大似然( m l)方法本文介绍了最大似然(ML)方法的原理，特点，优缺点，应用场景，并结合系统分析和机器学习的原理来深入介绍ML方法的主要特点及应用场景。
一，最大似然(ML)方法的原理最大似然(ML)方法是一种统计学方法，它是基于数据模型拟合数据，用于寻找最可能的模型参数的优化方法。
它的基本思想就是从样本数据中推断出模型的参数，使的模型尽可能的拟合样本数据。
它的目标函数是求解模型参数的最大似然值，也就是使样本的出现概率最大化的参数。
二，最大似然(ML)方法的特点1.计算量大：最大似然方法的最大优点是可以计算出在观察到的数据下，数据的概率最大。
然而，在计算概率最大的参数时，由于模型参数的复杂性，计算量会变得很大，性能也会受到影响。
2.容易受噪声影响：最大似然方法虽然可以拟合数据，但是它很容易受噪声的影响，如果数据中存在大量噪声，模型的拟合结果可能会受到影响，导致准确率降低。
三，最大似然(ML)方法的优缺点优点：1.可以提取有效的特征：最大似然方法可以自动提取数据中的有效特征，从而避免人工选择特征的过程；2.可以预测：最大似然方法可以拟合样本数据，推断出更可能的参数，从而预测样本参数的最有可能出现的参数；3.普适性强：最大似然方法可以应用于各种类型的数据，如离散数据、连续数据、特征数据等，它的应用范围很广。
缺点：1.计算量巨大：因为最大似然方法涉及数学模型的处理，它的计算量要比概率模型的计算量大得多。
2.容易受数据噪声影响：最大似然方法的拟合结果会很容易受到噪声数据的干扰，从而影响准确率。
四，最大似然(ML)方法的应用场景1.机器学习：最大似然方法可以用于机器学习的目标函数优化，可以有效地提升模型的拟合程度和准确率。
2.概率论：最大似然方法可以用于概率论中的统计学习，用于拟合概率模型，以求解出最优的参数和概率分布。
3.数据挖掘：最大似然方法也可以用于数据挖掘，如分类、聚类、回归等问题中，可以更好地拟合出数据，从而提升算法的性能。
大数据产业数据挖掘与分析应用
大数据产业数据挖掘与分析应用第1章数据挖掘基础理论 (3)1.1 数据挖掘概述 (3)1.2 数据挖掘流程与方法 (3)1.2.1 数据挖掘流程 (3)1.2.2 数据挖掘方法 (4)1.3 数据挖掘常用算法 (4)1.3.1 决策树算法 (4)1.3.2 支持向量机算法 (4)1.3.3 Kmeans聚类算法 (4)1.3.4 关联规则挖掘算法 (4)1.3.5 神经网络算法 (5)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 概述 (5)2.1.2 缺失值处理 (5)2.1.3 异常值处理 (5)2.1.4 重复记录处理 (5)2.1.5 数据不一致处理 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 数据源识别 (5)2.2.3 数据抽取 (6)2.2.4 数据转换 (6)2.2.5 数据加载 (6)2.3 数据转换 (6)2.3.1 概述 (6)2.3.2 数据类型转换 (6)2.3.3 数据结构转换 (6)2.3.4 数据格式转换 (6)2.4 数据归一化 (6)2.4.1 概述 (6)2.4.2 最小最大归一化 (6)2.4.3 Z分数归一化 (7)第3章数据挖掘算法与应用 (7)3.1 分类算法 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 常见分类算法 (7)3.1.3 分类算法应用 (7)3.2 聚类算法 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 常见聚类算法 (8)3.3 关联规则挖掘 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 常见关联规则挖掘算法 (8)3.3.3 关联规则挖掘应用 (9)3.4 时序数据分析 (9)3.4.1 概述 (9)3.4.2 常见时序数据分析方法 (9)3.4.3 时序数据分析应用 (9)第四章机器学习与数据挖掘 (10)4.1 机器学习概述 (10)4.2 监督学习 (10)4.3 无监督学习 (10)4.4 强化学习 (10)第五章文本挖掘与分析 (11)5.1 文本挖掘概述 (11)5.2 文本预处理 (11)5.3 文本特征提取 (11)5.4 文本分类与聚类 (11)第6章社交网络分析 (11)6.1 社交网络概述 (11)6.2 社交网络数据获取 (12)6.3 社交网络分析算法 (12)6.4 社交网络应用案例 (12)第7章图像挖掘与分析 (13)7.1 图像挖掘概述 (13)7.1.1 定义与背景 (13)7.1.2 图像挖掘的发展历程 (13)7.2 图像特征提取 (13)7.2.1 特征提取方法 (13)7.2.2 特征选择与降维 (13)7.3 图像分类与识别 (14)7.3.1 分类方法 (14)7.3.2 识别任务 (14)7.4 图像分割与检索 (14)7.4.1 图像分割方法 (14)7.4.2 图像检索技术 (14)第8章时空数据分析 (14)8.1 时空数据概述 (14)8.1.1 定义及特点 (14)8.1.2 时空数据来源 (15)8.2 时空数据挖掘方法 (15)8.2.1 数据预处理 (15)8.2.2 时空数据挖掘算法 (15)8.3.1 城市规划与管理 (15)8.3.2 环境监测与保护 (16)8.3.3 公共卫生与防疫 (16)8.3.4 农业生产与管理 (16)8.4 时空数据可视化 (16)8.4.1 可视化方法 (16)8.4.2 可视化工具 (16)第9章数据挖掘在大数据领域的应用 (16)9.1 大数据概述 (16)9.2 大数据挖掘方法 (17)9.3 大数据分析应用 (17)9.4 大数据可视化 (17)第10章数据挖掘与数据安全 (18)10.1 数据安全概述 (18)10.2 数据挖掘与隐私保护 (18)10.3 数据挖掘与数据安全策略 (18)10.4 数据挖掘在数据安全领域的应用 (19)第1章数据挖掘基础理论1.1 数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘与统计决策--学科概述 聚类分析 因子分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
1、企业信息化建设：各类管理信息系统、决策支持系统等， 如MRP（Material Requirements Planning,物料需求计划系 统）、MRPII（Manufacturing Resource Planning,制造资源 计划系统）、ERP（Enterprise Resource Planning,企业资 源计划系统）、ERPII（协同商务与智能商务的ERP）。 2、电子商务建设：信息流、资金流、物流、商务智能、协同 商务的模式与技术。 3、电子政务建设：利用互联网实现法律、法规、政策等的宣 传、引导和监控。
问题：上述六个变量如何转换为【0，1】无量纲数据？
取四个值中的最大M=1.5，最小m=-1.5，由公式 y=(x-m)/(M-m)=(x+1.5)/(1.5+1.5), 分别把x转换为如下y： X=1.5,y=1, X=-1.5,y=0, X=0.5,y=0.63, X=-0.5,y=0.37
二、数据挖掘方法——聚类分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
决策支持系统定义(Decision Supporting Systems,简记DSS） 指能够综合利用各种数据、 信息知识、 人工智能 和模型技术,
辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统 .
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
一、数据挖掘学科概述
数据挖掘定义（Data Mining,简记DM）
对数据库中潜在的、不明 显的数据关系进行分析与建模的 算法。
一、数据挖掘学科概述
1、信息化发展与数据挖掘
五十年代初 : 产生数据处理系统(Data Processing Systems, 简记DPS) 或 电子数据处理系统 (Electronic Data Processing Systems, 简记EDP) 七十年代初: 产生MIS；七十年代末: 产生DSS 八十年代中: 产生专家系统(ES)、智能决策支持系统 (IDSS)、智能管理系统(IMS) 九十年代中：产生综合决策支持系统（Synthetic Decision Supporting Systems，简记SDSS，SDSS= IDSS+数据仓库+数据挖掘。
lstm特征提取方法
lstm特征提取方法LSTM特征提取方法引言：LSTM（长短期记忆）是一种常用的循环神经网络结构，它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中表现出色。
本文将介绍LSTM特征提取方法及其在各领域的应用。
一、LSTM的基本原理LSTM是一种特殊的循环神经网络，与传统的循环神经网络相比，LSTM引入了门控机制，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
LSTM的核心结构包括输入门、遗忘门和输出门，通过控制信息的流动，实现对序列数据的建模。
二、LSTM特征提取方法1. 预训练LSTM模型我们需要使用大规模的数据集对LSTM模型进行预训练。
预训练的目的是通过大量数据让LSTM学习到数据中的特征表示。
预训练可以使用监督学习或无监督学习的方法，例如自编码器或生成对抗网络。
2. 序列数据编码在进行特征提取之前，需要将原始的序列数据进行编码。
常用的编码方式有独热编码、词袋模型和词嵌入等。
编码后的数据可以作为LSTM模型的输入。
3. 提取隐藏状态LSTM模型中的隐藏状态包含了序列数据中的丰富特征信息。
通过提取LSTM模型中的隐藏状态，可以得到数据的低维表示。
隐藏状态可以通过将LSTM网络的最后一层的输出作为特征向量来得到。
4. 特征选择与降维在得到隐藏状态之后，可以对特征进行选择和降维。
特征选择可以通过统计方法或机器学习方法进行，选取对任务有较大影响的特征。
降维可以使用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）等方法，将高维特征映射到低维空间中。
三、LSTM特征提取的应用1. 自然语言处理在自然语言处理任务中，LSTM特征提取方法可以用于词性标注、命名实体识别等任务。
通过将文本序列输入LSTM模型，提取隐藏状态作为特征，可以有效地捕捉词语之间的依赖关系。
2. 语音识别LSTM特征提取方法在语音识别领域也有广泛的应用。
将语音信号转化为时序数据，输入LSTM模型进行特征提取，可以提高语音识别的准确性。
3. 时间序列预测LSTM特征提取方法在时间序列预测中也发挥重要作用。
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。
时序预测中常见的数据预处理方法(六)
时序预测中常见的数据预处理方法时序预测是一种重要的数据分析方法，它通过对历史数据的分析和建模，来预测未来的趋势和变化。
在进行时序预测之前，需要对原始数据进行预处理，以提高模型的准确性和可靠性。
本文将介绍时序预测中常见的数据预处理方法。
1. 数据清洗数据清洗是时序预测中非常重要的一步。
原始数据可能存在缺失值、异常值和重复值，这些数据问题会对预测模型的准确性造成影响。
因此，首先需要对数据进行清洗，以确保数据的完整性和准确性。
对于缺失值，可以选择删除或填充。
删除缺失值可能会减少数据量，但可以保证数据的准确性。
填充缺失值则可以保持数据完整性，常见的填充方法包括均值填充、中位数填充和插值填充。
对于异常值和重复值，可以通过数据可视化和统计方法进行识别和处理。
2. 数据平稳化时序数据中常常存在非平稳性，即数据的均值和方差会随着时间变化而发生变化。
非平稳性数据会影响预测模型的准确性，因此需要对数据进行平稳化处理。
常见的数据平稳化方法包括差分法和对数变换法。
差分法通过计算相邻时间点数据的差值来消除数据的趋势和季节性。
对数变换法则通过取数据的对数来减小数据的波动。
这些方法可以使数据更加稳定，有利于建立准确的预测模型。
3. 数据归一化时序数据的数值范围可能存在差异，这会对模型的训练和预测造成影响。
因此，需要对数据进行归一化处理，使数据的数值范围在一定范围内。
常见的数据归一化方法包括最大-最小归一化和Z-score归一化。
最大-最小归一化通过对数据进行线性变换，将数据的数值范围缩放到[0, 1]之间。
Z-score归一化则通过计算数据的均值和标准差，将数据进行标准化处理。
这些方法可以有效地减小数据的数值差异，提高模型的训练和预测效果。
4. 特征工程特征工程是时序预测中非常重要的一环，它可以通过对原始数据进行特征提取和变换，来构建更加有效的特征集合。
常见的特征工程方法包括滞后特征、移动平均特征和季节性特征。
滞后特征是指将时间序列数据向后移动一定的时间步长，来构建新的特征。
数据挖掘在社交网络中的应用分析
数据挖掘在社交网络中的应用分析社交网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，越来越多的人通过社交网络与他人进行沟通交流，分享生活中的点滴。
这些大量的数据给数据分析带来了巨大的挑战和机遇。
数据挖掘技术在社交网络中的应用分析已成为研究热点，可以为社交网络的发展和应用提供有力的帮助。
一、社交网络中的数据挖掘技术社交网络中的数据主要包括用户的个人信息、发布的文本信息、图片和视频等。
数据挖掘在社交网络中的应用需要依赖于大数据技术，包括数据存储、数据预处理、数据分析和数据可视化等。
其中，数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析、时序分析、异常检测等。
1.关联规则挖掘关联规则是在一组笛卡尔积数据中发现物品间的关联关系，可以用于解释为什么某个事件会发生或某个人会购买某种商品等。
在社交网络中，关联规则挖掘常用于识别某些行为或特征之间的相互依赖性。
例如，挖掘用户的好友之间的关系、用户经常访问的网站等等。
2.分类算法分类算法是将数据集划分为不同类别的方法。
在社交网络中，分类算法应用很广泛，可以应用于用户的性别、年龄、职业、教育程度等多个方面的分类。
例如：用户的爱好细分。
3. 聚类分析聚类分析是将数据按照相似度划分到不同的类别中。
在社交网络中，聚类分析应用广泛，可以将用户分成不同的类别，如活跃用户、沉默用户、高价值用户等等。
还可以将用户的兴趣爱好等信息进行聚类分析，以便于为用户推荐相应的内容或用户。
4. 时序分析时序分析用于监测随时间变化的模式。
在社交网络中，时序分析主要用于研究用户的行为变化和趋势，如某个时间段内用户的访问量和活跃度等等。
5. 异常检测异常检测是识别与一般模型偏离的数据的过程。
在社交网络中，异常检测可以用于识别欺诈用户、识别不适当或有害的内容等。
二、社交网络中的数据挖掘应用案例社交网络中的数据挖掘应用案例主要包括用户行为分析、事件追踪、个性化推荐等等。
下面以微博为例，详细阐述在社交网络中数据挖掘技术的应用。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述-最新范文
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
基于小波技术的网络时序数据挖掘
Ｎｅｗｏ ｋＴｉ ｅ ｉｌ ｔ ｉ ｉ ｇＢａ ｅ ｎ Ｗ ａ ｅｅ ｅ ｈ ｉ ｕ ｔ ｒ ｍｅＳ ｒａ ａＭ ｎ ｎ ｓ ｄｏ ｖ ｌｔ ｃ ｎ ｑ ｅ Ｄａ Ｔ
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第 ３ 卷 第 ２ ３ 期
Ｖ１ ３ ｏ． ３
・
计
算
机
工
程
２０ 年 １月 ０７
Ｊ ｎ ａ ｙ２ ０ ａ ｕ ｒ ０ ７
Ｎｏ ２ 。
Ｃｏ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｍｐ ｔｒＥｎ ｉｅ ｒｎ
Matlab中的特征提取与选择方法
Matlab中的特征提取与选择方法概述：特征提取与选择是机器学习和模式识别中非常重要的环节，它们涉及到从原始数据中提取有用的信息，并选择最具代表性的特征。
在Matlab中，提供了丰富的工具和函数来实现这些任务。
本文将介绍一些常用的特征提取和选择方法，并通过实例展示它们在实际应用中的效果。
一、特征提取方法1. 基于频域的特征提取频域特征提取通过将信号从时域转换到频域来获取更多的特征信息。
Matlab中的fft函数可以实现信号的傅里叶变换，得到频谱和相位信息。
常用的频域特征包括功率谱密度、频率峰值等。
例如，我们可以使用Matlab中的fft函数对音频信号进行频域特征提取，得到不同频率区间的能量值，从而实现音频的声音识别或分类任务。
2. 基于时域的特征提取时域特征提取是在时序数据中提取特征。
Matlab中的一些函数，如mean、var 等，可以计算时域特征，如均值、方差等。
例如，在心电图数据中，我们可以使用Matlab中的mean函数计算心率的平均值，通过比较不同人群的平均心率，可以判断身体健康状况。
3. 基于图像的特征提取图像特征提取是在图像数据中提取特征。
Matlab中提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以实现图像的边缘检测、纹理分析等。
例如，在图像分类任务中，我们可以使用Matlab中的SIFT（尺度不变特征变换）算法提取关键点和描述子，从而实现图像匹配和识别。
二、特征选择方法1. 过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征提取之后，通过一些评价指标对特征进行筛选，选择最有代表性的特征。
Matlab中的corrcoef函数可以计算特征之间的相关性，并根据相关性来选择特征。
例如，在某个肿瘤分类任务中，我们可以使用Matlab中的corrcoef函数计算各个特征与肿瘤类型之间的相关性，选择与肿瘤类型相关性最高的特征进行分类。
2. 包裹式特征选择包裹式特征选择是通过构建一个评估器，将特征选入或排除出模型，使用模型的性能来评估特征的重要性。