【摘 要】
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为了提高数据挖掘算法的查全率,为精准预测工作提供更加精准的数据支持,利用人工蜂群聚类技术在传统数据挖掘算法的基础上进行优化设计。针对不同的精准预测任务准备对应的数
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为了提高数据挖掘算法的查全率,为精准预测工作提供更加精准的数据支持,利用人工蜂群聚类技术在传统数据挖掘算法的基础上进行优化设计。针对不同的精准预测任务准备对应的数据样本,并通过选择、预处理和数据转换三个步骤,实现对初始样本数据的处理。利用人工蜂群聚类技术分类样本数据,并剔除离群数据。在设置关联规则的约束下,得出数据挖掘结果。通过算法性能的测试对比实验得出结论:与传统的数据挖掘算法相比,人工蜂群聚类数据挖掘算法的查全率提高了1.3%,将其应用到精准预测工作中,可以有效的降低预测误差。
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