第5章傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?(完整版)
【正文】 成是所有數(shù)據(jù)點(diǎn)影響函數(shù)的總和 。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 ? WaveCluster方法首先通過在數(shù)據(jù)空間上強(qiáng)加一個(gè)多維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)來匯總數(shù)據(jù)，每個(gè)網(wǎng)格單元匯總了一組映射到該單元中的點(diǎn)的信息，然后采用一種小波變換對(duì)原特征空間進(jìn)行變換，匯總信息在進(jìn)行小波變換時(shí)使用，接著在變換后的空間中找到聚類區(qū)域。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 最近鄰數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) B 年齡 C A 收入 及時(shí)支付貨款 未及時(shí)支付貨款 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計(jì)分析類工具 統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘工具 SAS和 SPSS 許多數(shù)據(jù)挖掘工具中都使用了這樣一些統(tǒng)計(jì)分析過程：決策樹推斷（ 、 CART）、規(guī)則推斷（ AQ、 CNRECON）、最近鄰方法、聚類方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征提取和可視化等。 這些分類方法均可在命令 “ Analyze”→“Classify” 下啟動(dòng) 。除本章所介紹的對(duì)數(shù)據(jù)平滑方法外，還有其它哪些數(shù)據(jù)平滑方法？ 。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計(jì)分析類工具的應(yīng)用 ???? , 24313221 n yyyn yyyn yyy nnn ?? ????????? 趨勢分析 時(shí)序分析 周期分析 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計(jì)分析類工具應(yīng)用的問題 統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理問題 (1)忽略元組 (2)人工填寫空缺值 (3)使用一個(gè)全局變量填充空缺值 (4)使用屬性的平均值填充空缺值 (5)使用最可能的值填充空缺值 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 練習(xí) ? ： 1 1 1 11 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 33 3 3 3 3 3 3 4 4 4 45。 描 述 性 統(tǒng) 計(jì) 分 析 可 以 通 過 “ Analyze”→“Descriptive Statistics”啟動(dòng)頻數(shù)分析 （ Frequencies） 、 描述形統(tǒng)計(jì)量分析 （ Descriptives） 、 探索分析 （ Explore） 和多維頻數(shù)分布列聯(lián)表 （ Crosstabs） 。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 ? 基于網(wǎng)格和密度的聚類 CLIQUE算法主要步驟是： ? ⑴將數(shù)據(jù)空間劃分為互不相交的長方形單元，記錄每個(gè)單元中的對(duì)象數(shù)。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 ? STING算法將數(shù)據(jù)空間區(qū)域劃分為矩形單元，并且對(duì)應(yīng)于不同級(jí)別的分辨率，存在著不同級(jí)別的矩形單元，高層的每個(gè)單元被分為多個(gè)低一層的單元，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元的統(tǒng)計(jì)信息被預(yù)先計(jì)算和存儲(chǔ)，供處理和查詢使用。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 DBSCAN算法首先需要用戶給定聚類對(duì)象的半徑 ε鄰域和ε鄰域中最少要包含的對(duì)象數(shù) MitPts。 ? ⑴首先將所有對(duì)象隨機(jī)
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