数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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在大数据分析中，数据的挖掘技术是比较重要的，毕竟数据挖掘是获取数据来源的方式，我们都知道大数据分析是需要数据的，没有数据何谈分析？所以我们就需要重视大数据中的挖掘技术，下面我们就在这篇文章中给大家讲述一下大数据分析中的挖掘技术。首先我们给大家说一下大数据分析技术，大数据分析技术就是改进已有数据挖掘和机器学习技术，同时开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术。实现
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2023-08-10 08:43:34
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自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。
人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。
第一个挑战：隐私保护的挑战。
这起源于两方面：一方面，随着移动互联
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2023-05-30 09:06:51
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数据挖掘（Data mining，简称DM）从狭义上是指从数据库中提取知识。具体的说是在数据库中，对数据进行一定的处理，从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。在其他文献中有许多类似的提法，例如：数据分析，知识获取，知识萃取，数据构成[1]等。数据挖掘方法在数据库系统和人工智能领域是一个新方向。这里所说的知识是指大量数据中存在的规律性(r
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2023-05-30 21:04:42
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又到了明天考试，今天突击的日子！！！！！第1章 数据挖掘基本概念前言：邦弗朗尼原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。1、数据挖掘的基本概念：数据挖掘是指从数据中提取有用模型的过程。提出的模型有时可以是数据的一个汇总结果，而有时可以是数据中极端的特征所组成的集合。数据“模型”的发现过程，统计学家认为数据挖掘是统计模型的构建过程，而统计模型指的是课间数据所遵从的总体分布。2、数据挖掘和机器学习的区
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2023-05-30 09:08:51
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[b]数据挖掘解决的典型商业问题[/b]
需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Se
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2023-09-04 10:19:13
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基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种意义上来说，大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。 简而言之，大数据就是数据分析的前
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2023-11-02 09:19:35
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概述时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据，数据量增长非常迅速，这对存储和管理时空数据带来了挑战，传统数据库很难应对时空数据。时空数据是一种高维数据，普通的关系型数据库更适合于存储数值和字符类型数据，也缺少相关的算子。时空数据库具有时空数据模型、时空索引和时空算子，完全兼容SQL及SQL/MM标准，
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2023-05-31 13:54:36
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数据挖掘导论导入一、为什么要进行数据挖掘1.数据爆炸但知识贫乏2.数据在爆炸式增长3.数据安全4.从商业数据到商业智能的进化5.KDD的出现二、什么是数据挖掘1.广义技术角度的定义2.狭义技术角度的定义3.商业角度的定义4.数据挖掘与其他科学的关系5.数据挖掘对象6.挖掘到什么知识三、数据挖掘方法1.数据挖掘中常用的十三种技术2.有监督学习3.无监督学习4.半监督学习5.主动学习6.迁移学习7.
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2023-10-11 15:34:40
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摘要： 顾名思义, 数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。 2000年7月，IDC发布了有关信息存取工具市场的报告。1999年，数据挖掘市场大概约为7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率为32.4%，其中亚太地区为26.6%。到2002年，该市场会发展到22亿美元。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和
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2023-12-13 10:54:26
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概念大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 数据挖掘( Data Mining )是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息,从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和
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2023-08-29 20:50:07
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1.数据挖掘一般流程1.1 业务需求分析业务需求分析是机器学习算法工程的第一步，是整个项目的基础，也是整个流程当中最重要的环节，主要体现在以下几个方面：业务是否适合用机器学习算法来解决。业务目标是否明确，是否单一，是否有其他关联目标。业务目标的主次关系，因果关系，流程关系。业务承担对象。1.2 获取数据获取数据：获取业务相关数据，用于机器学习项目建模，训练，调参，优化等。本地存储数据html页面数
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2023-09-21 14:28:18
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处理过程大数据分析与挖掘的过程一般分为如下几个步骤：任务目标的确定。进行应用的需求分析，明确目标，了解先验知识和最终目标。目标数据集的提取。根据目标抽取数据集，选择与目标最相关的属性子集。数据预处理。包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据约减等操作。建立适当的分析与挖掘模型。包括统计分析、分类回归、聚类分析、异常检测等。模型的解释与评估。解释挖掘出的模型，可通过可视化找出用户需要的模型。知识的应用
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2023-08-10 08:43:29
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目录1.数据挖掘的定义 2.数据挖掘的流程3.如何进行数据预处理4.无监督学习和有监督学习有何区别? 5.简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素 7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2. SAS3.Stata4.Python5.IBM SPSS Modeler6.Wake7
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2023-10-19 23:44:00
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基于Web的数据挖掘技术与应用研究
作者：刘文清 包骏杰 陈晓红
摘要：数据挖掘(Data Mining，DM)是近年来伴随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一种全新信息技术；数据挖掘目的是发现人们不易觉察的、隐含的模式，从而提高市场决策能力，检测异常模式，在过去的经验基础上预言未来趋势等。随着Internet的飞速发展，Web上的信息量无比丰富，Web己经成为人们获取信息的重要途径，
数据挖掘的常见方法基本概念数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊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。确切地说，作为一门广义的面向应用的交叉学科，数据挖掘集成了许多学科中成熟的工具和技术，包括数据仓库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等等。过程模型对企业来说，数据挖掘就是在“数据矿山”中找到蕴藏的“知识金块”，帮助企业减少不必要投资
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2023-08-30 16:48:02
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数据挖掘就是从大量的、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是又是潜在有用的信息和知识的过程。在应用中作用分为： 分类、估值、预测、相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。常用技术： 统计技术、关联规则、基于历史的分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述等十三种常用技术。1
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2023-05-30 21:04:21
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数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等2.1数据挖掘的发展历史.....2.2数据分析与数据挖掘的主要区别相对于传统的统计分析技术，数据挖掘有如下特点：数据挖掘擅长处理大数据（几十几百万行或者更多的数据）数据挖掘在实践应用中一般都会借助数据挖掘工具数据分析应用的趋势是用大型数据库中抓取数据数据挖掘是统计分析技术的延伸和发
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2023-08-29 15:35:39
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# 大数据挖掘研究方案指南
大数据挖掘是一个复杂而且不断发展的领域，适合有一定编程和数据分析基础的开发者。下面我将为你提供一个清晰的流程、示例代码以及数据可视化的方式，帮助你构建自己的大数据挖掘研究方案。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解大数据挖掘的过程，下面的表格梳理了实现过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
一、基本概念从数据中“淘金”，从大量数据（文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在的关系、模型和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，这就是数据挖掘。 简言之，数据挖掘(Data Mining)是从大量的、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。它是利用各种分析工具在大量数据中寻
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2023-06-01 11:24:36
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