怎样理解数据挖掘算法和知识发現的关系请详细阐述之
首先从数据源中抽取感兴趣的数据,并把它组织成适合挖掘的
调用相应的算法生成所需的知识;
最后对生成的知識模式进
行评估并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程其最
终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、
熟悉相关知识接着建立目标
数据集,并专注所选择的数据子集;
再莋数据预处理剔除错误或不一致的数据;
数据简化与转换工作;再通过数据挖掘算法的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;
最后经过解释和评价成为有用的信息。
时间序列数据挖掘算法的方法有哪些请详细阐述之
时间序列数据挖掘算法的方法有:
确定性时間序列预测方法
对于平稳变化特征的时间序列来说,
来行为与现在的行为有关
利用属性现在的值预测将来的值是可行的。
要预测下周某種商品的销售额
可以用最近一段时间的实际销售量来建立预
通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析
可以预测未来值。若时间序列是平稳的可以用自回归
可用于时间序列预测的方法很多,
其中比较成功的是神经网络
由于大量的时间序列是非平稳的,
因此特征参數和数据分布随着时间的推移而变
假如通过对某段历史数据的训练
通过数学统计模型估计神经网络的各层权
重参数初值,就可能建立神經网络预测模型用于时间序列的预测。