摘要粒度计算即信息的粒化处理是关于信息处理

发布者:admin 发布时间:2019-10-24 04:12 浏览次数:

支持以像颜色、纹理和相对位置信息这样的内容描述提出查询。数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中 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“”。缃即日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解窿觚大谣有关保留、使用学位论文的规定有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘 允许论文被查阅和借阅。前者描述某类对象的共同特征 后者描述不同的类对象之间的区别。模式是对一个数据子集的狭义描述 是对数据集合的某个子集所采用某种语言进行的表述 不同于模型。这样的例子包括为数据的总体概率分布建模 密度估计 维空间划分成组聚类分析和区隔 以及描述变量问的关系 依赖建模 。   、根据内容检索 这种情况下 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式。一个例子是欺诈探测 做法是寻找明显不同于其他点的数据点 并查出这些数据点所述的不同交易类型 然后通过探测这些包含特殊交易的空间区域来查出欺诈行为。这里分成的组数是由研究者决定的 没有对错之分。数据挖掘的功能主要包括以下几个方面 概念描述 特征化和区分 关联分析 分类 预测分析偏差检测分析 时序演变分析等等。它是一种无监督分类 没有预定义的类。从概念可以看出 数据挖掘的范围比 广泛 是面向数据库的 而数据挖掘面向的数据形式可以有多种多样 它可以是数据库 还可以是图像 声音等媒体数据。其广泛应用于文本分类、金融分析、数据评估、基因研究及市场调查分析等领域。数据挖掘概述人类处在信息“爆炸”时代 我们被“淹没”在数据的海洋之中。概念描述分为特征性描述和区别性描述。另一个应用是在天文方面探测异常的星体或星系 目的是发现以前未知的对象。在受到其他因素的作用时 它们之间将会进行转化。粒度计算在聚类分析中的应用 数据挖掘功能数据挖掘的功能与挖掘的 标数据类型是相关的 某些功能只能用在某个特定的数据类型上 而有些功能则可以应用在多个不同类型的数据库上。数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型 其任务一般可以分为两类 描述和预测。它模仿人类的思考方式 即人们能从极不相同的粒度上观察和分析同一问题 而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界 往返自如 毫无困难 在知识发现等领域有着非常广泛的应用。下面介绍两者各自的概念及相互关系“ 这有利于理解后续内容。对于数据挖掘任务的确定 必须综合考虑数据挖掘功能 要挖掘的数据类型和用户的兴趣。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意!   这里 预测这个词是取它的一般含义 根本不带有任何时间延续性的暗示。如图 所示。关联分析关联分析 即从大量的数据中发现项集之间有趣的关联 相关关系或者因果结构以及项集的频繁模式。概念描述概念描述 就是通过对与某类对象关联数据的汇总 分析和比较 对此类对象的内涵进行描述 并概括这类对象的有关特征 例如 关系数据库中的一个关系 即一个表 代表了一个对象集 其中的每个元组可以看作上一个对象 每个对象有唯一的标示和多个属性值。这种任务对于文本和图像数据集合应用最普遍。这与聚类分析不同 在聚类分析中目标是发现数据 例如科研数据库 中的“自然”群体。描述建模己经被应用到很多领域。的一般过程… 如图 所示 一般过程由以下步骤组成准备阶段 应用与领域相关的先验知识理解设计开发过程 从用户的观点认识 过程的目标 数据选择 根据用户的要求 选取一个数据集或数据抽样的子集 的工作主要就是在这些数据上进行的 数据预处理 对选择产生的数据集进行再加工 检查数据的完整性与一致性 除去数据中的噪声 对丢失的数据进行填补 数据约简 对经过数据预处理的数据 根据知识发现的任务目标 寻求能表示数据的有用特征 利用属性约简或变换的方法对其操作 以减少数据量 确定数据挖掘方法 根据用户的要求 确定 要发现何种类型的知识 并依据目标的不同 选择数据挖掘方法 如关联 分类 回归 选择数据挖掘算法根据确定的任务和数据挖掘方法 选择合适的数据挖掘算法 包括确定合适的算法和参数 并使算法与整个 的评判标准相一致 数据挖掘 运用 所选定的知识发现算法 从数据集中搜索用户所需 粒度计算在聚类分折中的应用要的感兴趣的模式 如分类规则、关联规则、回归模型、聚类等 模式评估 根据某种兴趣度度量 识别表示知识的真正有兴趣的模式 这些模式应该具有以下特点 易于被理解 在某种程度上对于新的或测试数据是有效的 是潜在有用的 是新颖的 模式表示 将最终符合条件的模式展现给用户 表示的方法根据所选择的方法的不同而会有所不同 但可视化技术是一种行之有效的、直观的模式表示方法。在一个或者一组属性上取值相同的对象构成一个对象类。   、寻找模式和规则 上面列出的三类任务都致力于建立模型。摘要粒度计算即信息的粒化处理是关于信息处理的一种新的概念和计算范式 覆盖了粒度方面的方法、理论、技术等几乎所有的领域 是人工智能领域的研究热点之一。所以 我们可以预测将来某一天股票的市值 或预测哪一匹马会赢得比赛 我们也可以预测患者的病情 或焊接的牢固程度。数据挖掘任务根据数据分析目标的不同 数据挖掘任务可以分为如下几个类型“” 、探索性数据分析 正象名字所暗示的 这种方法的宗旨就是对数据进行探索 在探索时我们对要寻找什么对没有明确的想法。由于现在的工作大部分是基于数据库的 所以在实际研究与应用过程中提起更多的是 。环境或对象智力与关联、 数据、信息、知识的转化数据挖掘的本质是知识发现它所有发现的知识都是隐藏在大量数据之中的关联信息 所有的知识都是有特定前提和约束条件的 是面向特定领域的 而且 这些知识还要能够易于被用户理解 能用自然语言表达所发现的结果。通常关联规则具有如下形式粒度计算在聚类分析中的应用,计算聚类统计量,聚类分析,spss聚类分析,聚类分析法,模糊聚类分析,spss聚类分析步骤,聚类分析原理,模糊聚类分析法,spss做聚类分析提取的知识表示为概念、规则、规律、模式、约束和可视化等形式。最后从商空间理论和信息粒度的角度 分析了模糊聚类的相关问题 探讨了模糊聚类的典型算法和聚类分析的分层递阶结构 并实验分析模糊聚类在文本聚类中的应用。在数据挖掘的研究领域 关联规则的挖掘有着广泛的应用背景 对于关规则挖掘的研究开展的比较积极和深入。保密的学位论文在解密后适用本授权书 学位论文作者鲐物导师戤锈甲逾签字日期 夕年乒月矽日学位论文作者毕业去向工作单位 电话 通讯地址 邮编 第一章绪论第一章绪论本章主要介绍了数据挖掘 简称 和知识发现 简称 的基本内容、研究方法和研究现状以及发展趋势。预测和描述间的关键区别是预测的目标是唯一的变量 例如市值、疾病分类 而描述问题的模型中并不以任何单一的变量为中心。系统使用了被称为” 的数学方法来基于链接模式估计各网页的相对重要性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断 以进行预测””。   并重点介绍了数据挖掘中聚类“ 问题。人类的关注已经成为一种宝贵的资源 因此 如何找到有关方法 自动地分析数据、自动地对数据分类、自动地对数据汇总、自动地发现和描述数据中的趋势、自动地标记异常是当今最活跃、最令人激动的研究领域之一 数据挖掘技术正是这一研究领域中的重要研究内容。还有一些数据挖掘应用是致力于模式探测的。在进行数据挖掘和知识发现过程中 数据、信息、知识是直接接触的三个概念 三者之间有联系又有区别” 。无论对于两种情况的哪一种 相似性的定义都非常关键 但搜索策略的细节也很重要。数量很大的数据集可能不容易被有效的可视化 然后 可以使用缩放和明细数据的思想来显示或总结“较低分辨率”的数据样本 以可能丢失重要细节为代价 、描述建模描述模型的目标是描述数据 或产生数据的过程 的所有特征。过程是在 中包含的步骤 如数据的预处理、模式搜索、知识表示及知识评估、过程优化等。这样做的目的是把记录分成均匀同质 小组 以便使相似的人 如果记录是指人的 被分到同一组。这是 处理的最常用的数据形式。例如在区隔分析中 目标是把相似的记录分成一组 比如商业数据库的市场区隔。这里所说的数据是一系列事实的集合 可以是一个或一组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库 在数据上进行数据清理、集成和规约后的数据。的开发人员开发了一个称为 根据图像内容查询 的系统 这个系统允许用户使用交互式的方法搜索庞大的图像数据库。人们没有时间看数据 而且面对浩如烟海的数据 人们往往手足无措。对于文本 模式可能是一系列的关键字 用户希望在庞大的可能相关的文档集合中 例如网页 寻找相关的文档。在统计和机器学习中人们己经开发出了大量的方法来解决预测建模问题 而且这一领域的工作已经取得了重大理论进展 并加深了对深层推理问题的理解。在分类中被预测的变量是范畴型的 而在回归中被预测的变量是数值型 的。非平凡是指它己经超越了一般封闭形式的数量计算 包括对结构、模式和参数的搜索。据我所知除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得悟镪水徭或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。在这个定义中 要求数据源应该是大量的、真实的、含有噪音的 所发现的信息和知识是潜在的并隐藏在大量数据背后的、是用户感兴趣的、可理解、可运用的知识。   当 大于 可以产生数据低维投影的投影技术例如主要分量分析 是非常有价值的。它模仿人类的思考方式 即人们能从极不相同的粒度上观察和分析同一问题 而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界 往返自如 毫无困难 在知识发现等领域摘要粒度计算即信息的粒化处理是关于信息处理的一种新的概念和计算范式 覆盖了粒度方面的方法、理论、技术等几乎所有的领域 是人工智能领域的研究热点之一。它包括从数据库粒度计算在聚类分析中的应用中对数据的选取和采样 清理和预处理 转换和必要的简化 从数据中挖掘产生模式 直到对得到的模式进行解释和评估等过程。聚类通过观察式学习 将数据对象分组为多个类或簇 在同一簇中的对象之间具有较高的相似度 而在不同簇中的对象差别较大。关键词 数据挖掘 粒度计算 文本聚类 模糊聚类 网格密度 商空问理论 独创性声明本人声明所呈交的学位喧文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。通常 技术是交互式的 和可视化的 对于维数比较低的数据集来说 有很多种有效的图形化显示方式。这个问题已经吸引了很多数据挖掘者的注意力 而且己经采用基于关联规则 的算法技术来解决这样的问题。学位论文作者签名 粜劈签字日期 年。但随着维数 变量的个数 的增多 可视化变得越来越困难。本人授权恪腑以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。   聚类分析是一个非常活跃的研究领域 是数据挖掘的主要方法之一。聚类和粒度具有天然的相通性 如何将粒度计算与聚类分析结合起来目前仍处于起步阶段 尚未形成一个真正系统的完整的理论框架。、预测建模 预测建模的目标是建立一个模型 第一章绪论个模型允许我们根据己知的变量值来预测其他某个变量值。本文分析了聚类分析和粒度计算概况 探讨了聚类分析的粒度原理和基于粒度聚类算法的一般框架 并基于该框架 提出了一种基于网格密度的文本聚类算法 实验表明 本文所提出的算法是高效的 并且是可行的。对于图像 用户可能有一幅样本图像、一幅图像的草图、或一幅图像的描述 然后希望从庞大的图像集合中发现类似的图像。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中 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。这可以使广告商或销售者可以把他们的促销策略指向最可能相应的人群 以提高效率。与数据挖掘息息相关的概念是基于数据库的知识发现 年在第一届会议中提出。人们从不同的层面提出了不同的 定义 一种比较全面的定义形式是 是识别存在于数据库中有效的 新颖的 具有潜在价值的乃至最终可以理解形式的非平凡过程 。   检索系统的应用例子包括 在网络中 检索方法被用来定位文档 就象 那样。还有一个应用就是在交易数据库中发现频繁出现的商品组合 比如日常用品经常被一起购买 。所以 有时候人们也称数据挖掘为知识挖掘 知识提取等。从过程上看 数据挖掘又可以被看作是从数据库中提取有用信息这一过程的同义词 它是 的一个步骤。描述性挖掘任务刻画数据库中数据的一般特性。第一章绪论 数据挖掘的一般过程整个数据挖掘 过程是由若干挖掘步骤组成 而数据挖掘只是其中的一个步骤。关联规则最初起源于对超级市场的“购物篮问题的研究” 是描述数据库中数据项之间某种潜在关联关系的规则 同时发生或者从一个对象推出另一个 ?
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