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)點影響函數(shù)的總和 。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 ? WaveCluster方法首先通過在數(shù)據(jù)空間上強加一個多維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)來匯總數(shù)據(jù)，每個網(wǎng)格單元匯總了一組映射到該單元中的點的信息，然后采用一種小波變換對原特征空間進行變換，匯總信息在進行小波變換時使用，接著在變換后的空間中找到聚類區(qū)域。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 最近鄰數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) B 年齡 C A 收入 及時支付貨款 未及時支付貨款 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計分析類工具 統(tǒng)計類數(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 。除本章所介紹的對數(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 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計分析類工具的應用 ???? , 24313221 n yyyn yyyn yyy nnn ?? ????????? 趨勢分析 時序分析 周期分析 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計分析類工具應用的問題 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘的預處理問題 (1)忽略元組 (2)人工填寫空缺值 (3)使用一個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 計算機局域網(wǎng)集成 練習 ? ： 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 分 析 可 以 通 過 “ Analyze”→“Descriptive Statistics”啟動頻數(shù)分析 （ Frequencies） 、 描述形統(tǒng)計量分析 （ Descriptives） 、 探索分析 （ Explore） 和多維頻數(shù)分布列聯(lián)表 （ Crosstabs） 。 第 2 章 計算機局域網(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，記錄每個單元中的對象數(shù)。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 ? STING算法將數(shù)據(jù)空間區(qū)域劃分為矩形單元，并且對應于不同級別的分辨率，存在著不同級別的矩形單元，高層的每個單元被分為多個低一層的單元，每個網(wǎng)絡單元的統(tǒng)計信息被預先計算和存儲，供處理和查詢使用。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 DBSCAN算法首先需要用戶給定聚類對象的半徑 ε鄰域和ε鄰域中最少要包含的對象數(shù) MitPts。 ? ⑴首先將所有對象隨機
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