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。

Ｃ ＝Ｉｄ ｘ Ａ ， 。 ） ｎ ｅ （ Ｃｆ ， ｄ （） ３
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
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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。

层层 的重组 ，直 到满 足终止条件为止。层次聚类分为合 并 型和分解 型 ： 合并 型是 自下而上的方法 ，先把 Ｄ中的
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。

一
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
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。

间的权 值 为 （ ＝１ ２ …， ＝１２， ， ； ｉ ， ， ｍ； ， … ｎ ｋ＝
分类器实现 ， 因此， 分类器的设计与实现是入侵检 测系统重要的技术之一。 已经 有学者采 用 数据 挖 掘 的方法 研 究人 侵 检 测 的分 类 技 术 。文 献 ［ ］ 过 聚类 方 法 构 造 层 次 ２通
往前调整网络权值 和阈值 ｆ ， 再根据上 述方法使用新 的网络权值 和阈值 计算新 的误差
Ｅ 。通过多次运算 ， Ｅ不断减小 ， 使 达到预设精度 （ 或者一定的迭代次数） 时网络计算结束。
１ ２ 有监督 的 Ｋｏ ｏ ｅ ． ｈ ｎ ｎ神经 网络算 法
Ｋ ｈｎｎ网络也是人工神经网络中的一种， ｏｏｅ 是 无监 督的 自组织竞 争前馈 神经 网络 ， 网络 结构包 其 含输入层和竞争层。通过在竞争层后增加一个输 出层 ， 可以构 造有 监督 的 Ｋ ｈｎｎ神 经 网络 ， ｏｏｅ Ｊ与 Ｂ 神经网络类似， Ｐ 有监督的 Ｋ ｈｎｎ神经网络的 ｏｏｅ 个输 出结点 代 表一 种 分类 结 果 。输 人数 据通 过
题 。入 侵 检测 系 统 是 一 种 重要 的 网 络安 全 技 术 ， 它如 同智 能大 厦 里 的监 控 系 统 ， 进 出整 个 网 络 对 系统 或 主机 系统 的数 据 流 进 行 分 析 判 断 ， 识别 各 种数据 流 的性 质 。然 后 根据 识 别 结 果 ， 络 系 统 网
基 于数 据 挖 掘 的入 侵 检 测 多 分类 模 型研 究
沈 利 香 曹 国２
（． １ 常州工学 院计算 机￣， ｒ ｇ－程学 院， 江苏 常州 ２ ３０ ； ， １０ ２ ２ 常州工学 院经 济与管理学院 ， 江苏 常州 ２ ３０ ） １ ０２
摘要 ： 入侵 检 测 系统捕 获 的大量 网络数 据 ， 需要 采 取 有 效 的 算 法进 行 分 类 ， 以判 别 数 据 流是 用

数据挖掘工具WEKA及其应用研究数据挖掘工具WEKA是一种集成了众多数据挖掘算法的开源软件。

它提供了一套简单易用的界面和函数库，方便用户进行数据预处理、特征选择、分类、回归、聚类、关联规则挖掘等常见的数据挖掘任务。

WEKA已经在科研领域和商业应用中被广泛应用，成为数据挖掘领域不可或缺的工具之一WEKA的主要特点包括以下几个方面：1.多种算法的集成：WEKA内置了多种数据挖掘算法，包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。

用户可以根据任务需求选择适合的算法，并进行参数调整和模型评估。

2.数据预处理和特征选择：WEKA提供了一系列的数据预处理功能，如缺失值处理、离散化、异常值处理等。

此外，它还支持特征选择的功能，可以帮助用户选择最相关的特征，减少维度和噪音。

3.可视化界面和交互式操作：WEKA提供了直观易用的用户界面，用户可以通过可视化界面进行数据导入、算法选择、模型构建和结果展示等操作。

此外，用户还可以通过命令行界面和编程接口进行批量处理和自动化操作。

4.可扩展性和易定制性：WEKA是一个开源软件，用户可以根据自己的需要添加自定义的算法和功能。

它还支持通过插件的形式添加新功能和扩展库，满足更复杂的应用需求。

WEKA的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.金融风控：WEKA可以用于分析和建立信用评分模型，帮助银行和金融机构评估客户信用风险，进行风险控制和信用决策。

2.医疗健康：WEKA可以用来分析医疗数据，挖掘疾病预测模型、生成患者分群和进行药物反应性分析等。

这有助于医生制定个体化治疗方案和改进医疗管理。

数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。

针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。

最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。

关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。

贝叶斯网络模型在数据挖掘中的应用研究贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种常用的概率图模型，具有很强的建模能力和表达能力。

在数据挖掘领域，贝叶斯网络模型可以用于处理复杂的概率关系和推理问题，广泛应用于分类、预测、异常检测和因果推断等任务。

本论文将重点介绍贝叶斯网络模型在数据挖掘中的应用研究，包括贝叶斯网络的基本原理、模型训练和推理算法、贝叶斯网络的特点以及在数据挖掘任务中的具体应用等方面。

一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），表示了各个变量之间的条件依赖关系。

在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示条件概率。

贝叶斯网络可以表示概率分布，通过给定某些变量的值，推理其他变量的概率分布。

贝叶斯网络基于贝叶斯定理，利用已知的概率信息进行概率推理。

贝叶斯网络的重要特点是可以进行因果推断。

给定某个节点的观测值，可以通过贝叶斯网络的条件概率分布，计算其他所有节点的后验概率，从而进行因果推理和预测。

这使得贝叶斯网络在数据挖掘中具有广泛的应用价值。

二、贝叶斯网络模型训练和推理算法1. 贝叶斯网络的模型训练贝叶斯网络的模型训练可以通过两种方式进行：参数学习和结构学习。

参数学习是指根据已有的数据，估计节点之间的条件概率分布。

结构学习是指根据已有数据，自动学习贝叶斯网络的结构和拓扑关系。

参数学习一般使用最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）进行，即计算已知样本出现的概率最大化，估计每个节点之间的条件概率分布。

结构学习可以使用多种算法，如基于搜索的算法、基于信息准则的算法和基于约束的算法等。

这些算法可以根据数据中的统计信息自动构建贝叶斯网络。

2. 贝叶斯网络的推理算法贝叶斯网络的推理算法主要包括贝叶斯推理和变量消除算法。

贝叶斯推理是指根据观测到的节点值，计算其他节点的后验概率。

变量消除算法是一种基于概率计算的算法，通过对贝叶斯网络进行变量消除操作，计算目标节点的概率分布。

ｌ ｅ， ｙ ｄ ｚ
Ｋｅ ｒ ｓ ｃｕｔｒ ；Ｐ ｙｗｏ ｄ ：ｌｓｅ ｎ ｉ ｇ ＡＭ ｌｏ ｔｍ；Ｏｔｍ ｄ ｉｓ ａｇｒｈ ＣＳ； ｅ ｏｄ ｉ
１ 概
述
作为统计学科的一个分支 ， 聚类分析方法应用相
当广泛 。在商务上 ， 聚类能帮助市场分析人员从客户
所谓聚类就是将物理或抽象对象的集合分组成 基本库 中发现不同的客户群 ， 并且用购买模式来刻画
维普资讯
２０ 年第 １ 期 ０６ １
文章编号 ：０６２７ （０６ １．０ １ ４ １０－４５ ２０ ）１００． ０
计 算 机 与 现 代 化 Ｊ Ｕ Ｉ ｊ Ｓ Ｙ ⅪＡ Ｄ Ｕ Ｕ Ｎ Ａ 删
总第 １５ ３ 期
数据挖掘技术—— 聚类算 法研究
曹步文， 刘先锋 ， 汤小康
（ 湖南师范大学数学与计算机科学学院， 湖南 长沙 ４０８） １ １ ０ 摘要： 介绍了聚类算法的分类， 对每一类聚类方法给出了 典型的聚类算法， 重点对基于划分算法的 Ｐ Ｍ算法给 出了详细 Ａ
的阐述 ， 总结和归纳 了Ｐ Ｍ算法四种代价的计算方法 ， Ａ 同时给 出 了 其性 能分析。 关键词 ： 聚类 ；Ａ Ｐ Ｍ算法集 Ｋ＝｛ ｌＫ … ．Ｋ ｝ Ｋ ， ２ ， ｋ的过程。
定义 １ 给定 由一些元组组成 的数据库 Ｄ＝｛ ， ｔ ｌ ｔ ．ｔ 和整数值 ｋ则聚类问题就是定义一个映射 ２ … ，｝ ｎ ，
异性” 。在聚类 问题中， 通常使用符号 ｓ （ ， ） ｉ ｔ ｔ来表 ｍ ｉｊ ｆ ｛… ．ｋ ， 中第 ｉ ： １ ，｝其 Ｄ 个元组 ｔ ； 被映射到第 ｊ 个簇 示两个元组 ｔｔ ｉ； ，∈Ｄ之间的相似性度量 。定义 ２ 从相 Ｋ 中去。第 ｊ ｉ 个簇 Ｋ 由所有被映射到该簇 中的元组 似性度量的角度给出了一个更加严格的聚类定义。 ｉ 组成 ， Ｋ ＝｛ Ｉ ｔ ＝ ｉ１ ≤ｋｔ ｝ 即 ｉ ｔ ｆ ｉ Ｋ，≤ｊ ，∈Ｄ ｉ（） ｌ 定义 ２ 给定由一些元 组组成 的数据库 Ｄ＝｛ ， ｔ ｌ

数据挖掘算法在电影推荐中的使用技巧随着互联网的快速发展和电影产业的繁荣，人们对电影的需求越来越高。

然而，在海量电影作品中找到符合个人口味和喜好的电影并不容易。

为了解决这一问题，数据挖掘算法被应用于电影推荐系统中，以提供用户个性化的电影推荐。

本文将介绍数据挖掘算法在电影推荐中的使用技巧，并对其优点和挑战进行讨论。

一、数据挖掘算法的基本原理数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。

其基本原理包括数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。

在电影推荐系统中，最关键的是选择适合的算法模型来预测用户对电影的喜好，以实现精准的个性化推荐。

1. 协同过滤算法协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它根据用户的历史行为和与其他用户的相似性来推荐物品。

协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤通过找到具有相似历史行为的用户来进行推荐，而基于物品的协同过滤则通过找到具有相似历史评分的电影来进行推荐。

2. 决策树算法决策树是一种基于树结构的分类算法，可以根据属性值的不同将数据集进行划分，并最终生成一棵树来进行分类。

在电影推荐系统中，决策树可以通过用户的属性（如年龄、性别、地区等）来预测用户对电影的喜好，并根据用户的特征来进行电影推荐。

3. 贝叶斯分类算法贝叶斯分类算法是一种基于统计学原理的分类算法，它通过计算先验概率和条件概率来对数据进行分类。

在电影推荐系统中，贝叶斯分类算法可以根据用户的历史评分和电影的特征来预测用户对电影的喜好，并通过计算可能性来进行电影推荐。

二、数据挖掘算法在电影推荐中的应用技巧1. 数据预处理在应用数据挖掘算法之前，首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。

对于电影推荐系统而言，数据预处理的关键在于对用户历史行为数据和电影属性数据进行清洗，并对用户行为进行建模。

2. 特征选择和提取特征选择和提取是数据挖掘算法中关键的一步，它可以帮助减少特征的维度并提高分类算法的准确性。

加权距离邻算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述加权距离邻算法（Weighted Distance Neighbor Algorithm，WDNA）是一种常用于模式识别和数据挖掘领域的分类算法。

它基于距离度量来判断样本之间的相似性，并利用加权的方式对邻居样本的贡献进行调整，从而提高分类的准确性和可靠性。

在传统的K最近邻算法中，每个邻居样本对于分类结果的贡献是相等的。

然而，在实际应用中，不同样本之间可能存在着差异，某些特征可能比其他特征更具有决定性的作用。

因此，加权距离邻算法引入了样本权重的概念，通过为每个邻居样本分配不同的权重，使得对分类结果影响较大的样本具有更高的权重，而对分类结果影响较小的样本则具有较低的权重。

加权距离邻算法的核心思想是基于训练样本之间的距离来确定最近邻居，然后通过相应的权重计算出最终的分类结果。

具体而言，该算法首先计算出待分类样本与训练样本之间的距离，然后根据距离的大小选择最近的K个邻居，接着，通过权重计算公式计算出每个邻居样本的权重，最后将权重加权的结果进行分类决策，确定待分类样本的标签。

与传统的K最近邻算法相比，加权距离邻算法在进行决策时更加灵活。

它能够充分考虑特征之间的差异，调整不同样本的贡献度，从而更好地适应不同的数据分布和分类任务。

此外，加权距离邻算法还能够通过选择合适的权重计算公式和调整超参数等方式进行优化，提高算法的性能和效果。

在本文中，我们将详细介绍加权距离邻算法的原理和实现步骤，并通过实验验证其在分类问题上的优越性和可行性。

同时，我们还将探讨该算法在不同应用领域的潜在应用前景，以及未来可能的改进方向。

通过深入了解和研究加权距离邻算法，我们有望为分类问题的解决提供一种有效而灵活的方法。

文章结构部分是介绍整篇文章的结构和内容安排，下面是文章1.2 文章结构部分的内容：1.2 文章结构本文按照以下结构展开：第一部分为引言。

在引言中，首先对加权距离邻算法进行概述，介绍算法的基本原理和应用领域。

数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。

因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。

数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。

这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。

发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。

发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。

数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。

还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。

这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。

二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。

数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。

在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。

发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。

发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。

发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。

发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。

决策树算法的研究与应用一、本文概述随着大数据时代的到来，如何从海量的数据中提取出有价值的信息并做出准确的决策，成为了当前研究的重要课题。

决策树算法作为一种重要的数据挖掘和机器学习技术，具有直观易懂、分类效果好、适用范围广等优点，被广泛应用于金融、医疗、教育、工业等多个领域。

本文旨在对决策树算法进行深入研究，探讨其基本原理、分类方法、优化策略以及在实际应用中的案例分析。

通过本文的论述，希望能够为读者提供一个全面、系统的决策树算法知识框架，为推动决策树算法在实际应用中的发展提供参考和借鉴。

二、决策树算法的基本原理决策树算法是一种基于树形结构的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。

其基本原理是通过递归地将数据集划分为若干个子集，以生成一个树状结构，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别（对于分类任务）或一个具体数值（对于回归任务）。

在决策树生成过程中，通常会选择一个最优划分属性作为当前节点的划分标准，以便根据该属性将数据集划分为尽可能纯净的子集。

划分属性的选择标准有多种，如信息增益、增益率和基尼指数等。

其中，信息增益是基于熵的概念来度量数据集的不确定性，增益率则是对信息增益的一种改进，旨在解决信息增益偏向于选择取值较多的属性的问题；而基尼指数则是基于基尼不纯度来度量数据集的不确定性。

决策树算法具有直观易懂、易于实现和可解释性强的优点，因此在许多领域得到了广泛应用。

然而，它也存在一些局限性，如容易过拟合、对噪声数据和缺失数据敏感等问题。

为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进策略，如剪枝、集成学习和随机森林等。

剪枝是一种通过去除决策树中的部分节点或子树来防止过拟合的策略，包括预剪枝和后剪枝两种方式。

预剪枝是在决策树生成过程中提前停止树的生长，而后剪枝则是在决策树生成完成后对其进行简化。

剪枝策略可以有效地减少决策树的复杂度，从而提高其泛化能力。

集成学习则是一种通过结合多个单一模型的预测结果来构建一个更加强大的模型的方法。