大数据理论与技术读书报告-----K最近邻分类算法****: ******: ***学号: *********专业: 计算机技术日期 :2016年8月31日摘要数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势Abstract：From the definiti

数据挖掘 第一章

粗集理论、Bayesian网络和多元统计的数据挖掘方法回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、

李德仁院士_空间数据挖掘和知识发现解析

哈尔滨工业大学数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期)课程编码S1300019C授课教师邹兆年学生姓名汪瑞学号 16S003011学院计算机学院一、实验内容决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较

习题参考答案第1 章绪论1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本

数据挖掘原理与实践习题及参考答案

数据挖掘基础知识一、数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和

数据挖掘原理与算法

数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

数据挖掘基本原理

大数据理论与技术读书报告—--—－K最近邻分类算法指导老师：陈莉学生姓名:李阳帆学号：２01531４6７专业：计算机技术日期：２0１６年８月31日摘要数据挖掘就是机器学习领域内广泛研究得知识领域，就是将人工智能技术与数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大得数据中智能地、自动地提取出有价值得知识模式，以满足人们不同应用得需要。Ｋ近邻算法（ＫNN）就是基于统

数据挖掘综述1、产生背景随着计算机的产生和大量数字化的存储方法的出现，我们借助计算机来收集和分类各种数据资料，但是不同存储结构存放的大量数据集合很快被淹没，便导致了结构化数据库以及DBMS的产生。但是随着信息时代的到来，信息量远远超过了我们所能处理的范围，从商业交易数据、科学资料到卫星图片、文本报告和军事情报，以及生活中各种信息，这也就是“数据爆炸但知识贫乏

空间数据挖掘理论与应用2版(李德仁,王树良,李德毅)思维导图

数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

第〇节课程概述1. 基本内容1-1信息分析理论教材前三章：绪论（信息分析的内涵、领域、方法论、信息分析职业人员的理想素质结构、产生与发展）、信息分析的工作框架（选题与规划、信息收集、整理与评价、信息分析的六个步骤）、信息分析建模（模型与模型方法、信息分析建模的一般过程、定性模型、定量模型）。1-2信息分析方法主要介绍几种常用的定量方法（相关分析与回归分析、时

数据挖掘方法论及案例介绍

哈尔滨工业大学数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期)课程编码S1300019C授课教师邹兆年学生姓名汪瑞学号 16S003011学院计算机学院一、实验内容决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较

教材信息《数据挖掘原理与算法》 By 毛国君,段立娟,