基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究 28、时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究 29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用研究 30、基于多目标决策的数据挖掘模型选择......
Key words: Visual Analysis; Trajectory Data; Transportation Data; Movement Data 轨迹数据描述物体的空间位置和属性随时间的变化, 它多见于交通、气象、生态和移动服务等领域. 分析和理解这些轨迹数据能帮助人们研究许多重要问题. 然而, ......
1.5简述以下高级数据库系统和应用:面向对象数据库,空间数据库,文本数据库,多媒体数据库和WWW。 1.6定义以下数据挖掘功能:特征化,区分,关联,分类,预测,聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库,给出每种数据挖掘的例子。 ...
数据及信息、软件、硬件和人员信息和信息系统的层次性数据挖掘和知识发现(datamingandknowledgediscovery,简称DM和KD):认证合理的、新的结构特征,以形成更深层次的知识。输入数据或低级信息 处理功能(存贮显示分析等)...
2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些,请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: 1)、确定性时间序列预测方法: 对于平稳变化特征的时间序列来 说,假设未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。例如,要预测下周某种......
特征表征算法 特征表征算法 特征表征算法是一种将高维数据转化为低维特征表示的方法。在机器学习和数据挖掘领域中,特征表征算法起着至关重要的作用。特征表征算法主要用于将原始数据进行降维或提取关键特征,以便更好地理解和分析数据。它在......
在数据仓库环境中并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流数据分析和处理更灵活且没有固定的模式21关于olap的特性22关于olapoltp的区别描述它与otap应用程序不同olap应用程序不同oltp应用程序包含大量相对简单的事务的特点在于事务量......
特征参数ft 特征参数,就是指特征量的具体数值,是用来描述样本特征的数学变量,通常是指从原始数据中提取的一些量,这些量可以反映数据的特点和规律,常用于机器学习、数据挖掘等领域。特征参数是模型学习的基础,能够帮助模型准确地分类或预测......
4.数据挖掘:遗传算法可以应用于数据挖掘的特征选择、聚类、分类和关联规则挖掘等任...