为什么数据挖掘算法是一个重要的商业工具,数据挖掘算法产生的信息类型是什么

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。

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