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数据开采通过建立模型揭示隐藏在大量数据中的知识(模式和关系),这些知识是隐含的、预先未知的、并且对用户具有潜在价值.数据开采......
隐私保护数据挖掘近年来已成为数据挖掘领域一个活跃的研究方向，其研究主要有两方面的目标：一方面是为防止隐私信息的泄露提供有利的......
聚类分析作为重要的数据挖掘技术，已在电信、市场、金融、医学、科研和互联网等诸多领域得到广泛应用。聚类就是根据相似性把对象划......
大数据时代,各类数据都在快速增长.然而不是所有的数据都有价值,或者说存在一些垃圾信息,这给数据分析和决策带来一定的困难.因此......
聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究分支之一,也是数据挖掘领域最为常见和最有潜力的发展方向之一,它的目的是根据某种相似度度量......
随着信息技术在工业界的迅猛发展，数据的规模与人们获取的数据也与日俱增，对这些海量数据的处理已成为近来年备受关注的问题。数据挖......
随着信息技术的高速发展,模式识别在现实生活中的应用日益广泛,但是一些数据挖掘领域的算法只能处理离散属性值,而现实中的很多数......
本文利用外部金融依赖度、有形资产率两个与金融市场相关的指标对金融发展水平与贸易结构的关系进行了实证分析。通过把贸易行业SI......
国际比较项目(ICP)的目的是采用购买力平价(PPP)方法比较各参加国的实际GDP和人均GDP,它要求参加国提供十分详细的GDP支出分类数据......
一、模型的构建 1.样本数据的选择 在经过大量分析比较使用了1985-2005年的财政支出职能结构的分类数据和历年的GDP为样本区......
有些读者从 Minitab 软件上查得可用 Kappa 系数作为评定属性数据测量系统优劣的一个指数,但不知其合理性。本文对Kappa 系统作了......
基于概化的概念构成(Generality-based Concept Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进.首先,定义了一......
离群数据的挖掘(outlier mining,简称离群挖掘)是数据挖掘的重要内容,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据(categorical data)缺......
