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中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第八章 聚类分析
中山大学信息科学与技术学院 数据挖掘 课件 第八章 聚类分析
2013/5/29
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第八章 聚类分析。
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第九章 复杂类型数据的挖掘。
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第二章 数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术。
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第三章 数据预处理
中山大学信息科学与技术学院 数据挖掘 课件 第三章 数据预处理
2013/5/29
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第三章 数据预处理。
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第四章 数据挖掘原语、语言和系统结构。
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第一章 引言
中山大学信息科学与技术学院 数据挖掘 课件 第一章 引言
2013/5/29
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第一章 引言。
中山大学信息科学与技术学院数据挖掘课件第五章 概念描述：特征与比较。
针对高维数据的特点，即数据中变量个数往往大于样本观测数目，并且数据往往具有异质性特点，基于众数回归分析和变量选择降维技术，提出了一种稳健有效的特征选择方法，利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法，给出估计算法和最优调节参数的选取方法。通过实验的模拟数据分析表明，所提出的特征提取选择方法整体优于基于最小二乘和中位数的正则化估计方法，特别当误差是非正态分布时，与已有方法相比具有较高的预测...
针对工业仿真数学模型参数估计实践中的难点,提出了通过数据挖掘来修正模型参数的新方法。从实际生产的大量数据中挖掘样本,通过数学方法计算模型参数,针对包含噪声的工业生产数据主要采用改进了最小二乘方法来修正参数;根据工业生产数据不完全及常见分布特点,采用分段组合修正参数的方法;通过实际生产的动态过程的历史数据挖掘来估计动态特性的相关参数,模型参数修正与数据挖掘过程交互引导,来缩小海量工业数据中的挖掘范围...
2013年2月5日，加拿大、英国、美国、荷兰等国家10个研究投资机构联合宣布，启动第三轮数据挖掘挑战赛（Round Three of the Digging into Data Challenge）。竞赛优胜者将获得上述投资机构的项目支持。本次比赛报名截止于2013年5月15日。
面向机场场区管理的数据挖掘系统
场区管理 商务智能 数据挖掘 元数据管理
2012/2/5
机场场区的信息化建设滞后于飞行区和航站楼。为此，针对机场场区管理信息系统，提出面向机场场区管理的商务智能理念，设计一种应用数据挖掘技术的机场场区数据挖掘系统，分析系统各个功能模块，通过应用实例，证明该系统可有效提高机场场区信息化建设程度。