【摘 要】
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数据挖掘是指从大量数据中提取隐含、事先未知、并且潜在有用知识的技术,是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一.数据挖掘技术已经被广泛用于各个领域,这些
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数据挖掘是指从大量数据中提取隐含、事先未知、并且潜在有用知识的技术,是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一.数据挖掘技术已经被广泛用于各个领域,这些领域都具有各自的特点.该文研究了食用菌分析应用中的数据挖掘技术,提出数据分析方法必须与领域相结合的观点.文中介绍了食用菌分析中采用的分类、聚类、关联规则等方法,同时也对数据可视化技术进行了阐述.该文的重点是图谱序列的分析与改进方法,并提出了问题的解决方案.其研究成果已经得到了实现,并在实践中加以应用.该文的主要工作如下:(1)阐述了数据挖掘的基本概念、主要内容和发展趋势.提出了用CRISP-DM方法解决实际分析领域的问题,定义了一种基于XML的数据挖掘应用平台建模语言DMAPML(Data Mining ApplicationPlatform Modeling Language),用于描述分析流程的各阶段.(2)确定了食用菌分析应用中的用户需求,使用数据挖掘中关联规则、决策树分类、K-均值聚类和时间序列相似性查找四类算法解决了具体的分析问题,同时利用数据可视化技术描述了相应的实验结果.(3)改进了时间序列数据相似性分析的方法.针对应用特点,采用作为欧氏距离作为相似度度量,提出了新的SWBU算法,能够精确对图谱序列进行分段;利用三角不等性质减少了序列比较时的不必要的计算,提高了算法效率.(4)实现了一个数据分析系统.该系统按照数据分析的一般过程,将数据分析任务划分为数据集成、数据准备、数据探索、挖掘算法和结果展示等模块.该系统的各模块之间用先进的XML技术进行参数传递,具有高度的可扩展性,能实现跨平台、分布式的计算,并能通过网络发布分析结果.
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