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数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要: 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词: 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

4.1市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

4.2金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

135 评论

lisabaobao99

题目的拟定对于一篇医学论文来说至关重要,选题有意义,写出来的 文章 才有学术价值,如果选定的题目毫无意义或过于偏狭,也毫无价值可言。下面我给大家带来2021医学专业的 毕业 论文题目有哪些,希望能帮助到大家!

医学影像技术论文题目

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[2]大学教材《医学影像成像原理》出版发行

[3]_版中国科技期刊引证 报告 相关数据——《中国医学影像技术》

[4]《中国医学影像技术》被数据库收录情况

[5]肺结节人工智能技术在医学影像学专业实习生教学中的初步应用

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[7]医学物理学开放性实验教学模式探索

[8]角色扮演教学法在医学影像检查技术学临床示教中应用的研究

[9]中国超声医学的发展与展望

[10]《中国医学影像技术》被数据库收录情况

[11]医学影像实训教学大型设备拆移、软件处理探讨

[12]现代医学影像科核磁机房施工技术分析——以江苏省妇幼保健院为例[

[13]医学影像技术专业在核医学科实习过程中的问题分析及应对

[14]高职高专医学影像实训基地的建设与研究

[15]医学影像技术学中CT与MR教学分析

[16]SPOC在医学影像检查技术学教学中的应用与实践

[17]全数字化_线影像技术在医学影像科的应用价值

[18]医学影像技术专业建设初探

[19]放射测量与防护教材的改革策略

[20]OBE教学理念在《断层解剖学》课程教学改革中的研究与探索

[21]数据挖掘技术在医学影像信息系统中的应用

[22]“以赛促学、以赛促教”全面提升我校医学影像技术专业育人质量

[23]本科医学影像技术专业多维度毕业考核模式的设计与实践

[24]医学影像检查技术教学与技能大赛结合的实践

[25]医学影像技术专业CT科室实习带教 方法 探讨

[26]对医学影像技术技能大赛选手辅导的体会

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[28]医学影像技术专业实习生在普通放射科DR摄影的带教心得

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中医论文题目

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医学检验免疫毕业论文题目

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28、网织血小板在系统性红斑狼疮患者的临床应用

29、G公司第三方独立医学实验室服务营销策略研究

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31、基于光电检测与信息处理技术的纳米金免疫层析试条定量测试的研究

32、贫铀长期作用后的吸收分布特点及其主要蓄积器官的损伤效应研究

33、基于磁性微球的PMMA微流控免疫分析芯片系统的研究

34、hr HPV、L1壳蛋白、p16蛋白与宫颈病变的关系及诊断价值研究

35、76例急性白血病的MICM分型及预后

36、国产化学发光法诊断系统检测乙肝表面抗原的评价

37、蛋白A-藻蓝蛋白β亚基双功能蛋白的性质及其在免疫检测中的应用

38、上海市社区卫生服务中心检验开展现状及检验项目合理化设置研究

39、__ 医学检验集团发展战略研究

40、胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实践

41、广州KM公司分析前流程优化方案制定

42、医学高职院校人文教育现状与对策研究

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