多尺度數(shù)據(jù)挖掘方法
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
多尺度理論已被引入到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，但人們對(duì)其研究仍不夠深入和完善，缺乏普適性理論與方法．隨著大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的不斷深入，其研究變得更加迫切．針對(duì)上述問題，進(jìn)行了普適的多尺度數(shù)據(jù)挖掘理論和方法的研究．首先，基于概念分層理論給出了數(shù)據(jù)尺度劃分和數(shù)據(jù)尺度的定義以及多尺度數(shù)據(jù)集之間的上下層尺度數(shù)據(jù)集關(guān)系；其次，闡明了多尺度數(shù)據(jù)挖掘的定義、研究實(shí)質(zhì)和方法分類；最后，提出了多尺度數(shù)據(jù)挖掘算法框架，給出其理論基礎(chǔ)，并將此框架應(yīng)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，提出了多尺度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法MSARMA（multi-scale association rules mining algorithm），實(shí)現(xiàn)了多尺度數(shù)據(jù)集之間知識(shí)的跨尺度推導(dǎo)．利用IBM T1014DIOOK數(shù)據(jù)集和H省全員人口真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)MSARMA算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：算法具有較高的覆蓋率、精確度和較低的支持度估計(jì)誤差，是可行且有效的。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
多尺度數(shù)據(jù)挖掘方法下載
相關(guān)電子資料下載
- 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 55
- 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域,并舉例說明 1386
- 數(shù)據(jù)挖掘示波器與傳統(tǒng)示波器的區(qū)別在哪里? 243
- 關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的十種算法原理講解 852
- 一文弄懂?dāng)?shù)據(jù)挖掘的十大算法，數(shù)據(jù)挖掘算法原理講解 706
- 超強(qiáng)圖解Pandas，建議收藏 450
- 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 1744
- 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)就業(yè)方向 1492
- 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系 2448
- 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系 2198