物聯(lián)網(wǎng)中的智能決策(ppt 35頁)-預(yù)覽頁
【正文】 而非學(xué)生客戶購買計(jì)算機(jī)的有 4人。首先創(chuàng)建一個(gè)初始劃分，然后通過對劃分中心點(diǎn)的反復(fù)迭代來改進(jìn)劃分。其優(yōu)勢在于噪音數(shù)據(jù)下的抗干擾能力，并能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類 聚類分析 聚類分析的方法（續(xù)） ?基于網(wǎng)格的方法 ：把對象空間量化為具有規(guī)則形狀的單元格，從而形成一個(gè)網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)。通過檢測購物地點(diǎn)、商品種類或者購物金額和頻率，能夠發(fā)現(xiàn)與絕大多數(shù)正常消費(fèi)不一樣的記錄，這種行為就有可能屬于信用卡詐騙性使用 ?預(yù)防網(wǎng)絡(luò)詐騙 。偏離事先給出的特征描述的數(shù)據(jù)對象被認(rèn)為是離群點(diǎn) 演化分析 演化分析 的目的是挖掘 隨時(shí)間變化 的數(shù)據(jù)對象的變化規(guī)律和趨勢，并對其建模，進(jìn)而為相關(guān)決策提供參考 演化分析的應(yīng)用 ?對股票的演化分析可以得出整個(gè)股票市場和特定的公司的股票變化規(guī)律，為投資者決策提供幫助 ?對生態(tài)和氣候的演化分析可以知道人類活動(dòng)對自然的影響程度，為環(huán)境保護(hù)提供重要依據(jù) ?… 建模方法： 除了關(guān)聯(lián)分析和分類分析，還包括與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法，主要包括趨勢分析、相似搜索、序列模式挖掘和與周期分析 演化分析 與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法 ?趨勢分析： 確定趨勢的常見方法是計(jì)算數(shù)據(jù) n階的變化平均值，或者采用最小二乘法等方法平滑數(shù)據(jù)變化曲線 ?相似搜索： 相似搜索用于找出與給定序列最接近的數(shù)據(jù)序列 ?序列模式挖掘： 挖掘相對時(shí)間或其它維屬性出現(xiàn)頻率高的模式 ?周期分析： 挖掘具有周期的模式或者關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如”若每周六公司的下班時(shí)間比平時(shí)晚半小時(shí)以上，則選擇打車回家的人數(shù)大約增加 20%” 數(shù)據(jù)挖掘概述 數(shù)據(jù)挖掘的基本類型和算法 * 智能決策與物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)挖掘在物聯(lián)網(wǎng)背景下有著廣泛的需求 本章內(nèi)容 智能決策與物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的需求 ?精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) ?市場行銷 ?智能家居 ?金融安全 ?產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 ?互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?… 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 市場行銷 智能家居 金融安全 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?通過植入土壤或暴露在空氣中的傳感器監(jiān)控土壤性狀和環(huán)境狀況 。數(shù)據(jù)挖掘可以通過對已有數(shù)據(jù)的處理，找到數(shù)據(jù)對象之間的關(guān)系，然后利用學(xué)習(xí)得到的模式進(jìn)行合理的預(yù)測 ?金融欺詐識(shí)別主要是通過分析正常行為和詐騙行為的數(shù)據(jù)和模式，得到詐騙行為的一些特性，這樣當(dāng)某項(xiàng)業(yè)務(wù)記錄符合這樣的特征時(shí)，識(shí)別系統(tǒng)可以向決策人員提出警告 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 市場行銷 智能家居 金融安全 產(chǎn)品制造和質(zhì)量監(jiān)控 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析 ?隨著科技進(jìn)步，制造業(yè)已不是簡單的手工勞動(dòng)，而是集成了多種先進(jìn)科技的流水作業(yè)。例如，用戶在上網(wǎng)的時(shí)候通常需要不停地從一個(gè)網(wǎng)頁通過 HTTP鏈接跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)網(wǎng)頁 ?獲取互聯(lián)網(wǎng)用戶訪問模式帶來的好處很多，首先可以輔助改善分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能，例如在有高度相關(guān)的站點(diǎn)間提供快速有效的訪問通道。 ?熟悉數(shù)據(jù)挖掘的過程（數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘知識(shí)，知識(shí)評估與表示）。 ?了解離群點(diǎn)分析的三種方法（基于統(tǒng)計(jì)，距
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