數(shù)據(jù)挖掘技術在食用菌數(shù)據(jù)分析中的應用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取隱含、事先未知、并且潛在有用知識的技術,是目前國際上數(shù)據(jù)庫和信息決策領域最前沿的研究方向之一.數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)被廣泛用于各個領域,這些領域都具有各自的特點.該文研究了食用菌分析應用中的數(shù)據(jù)挖掘技術,提出數(shù)據(jù)分析方法必須與領域相結(jié)合的觀點.文中介紹了食用菌分析中采用的分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則等方法,同時也對數(shù)據(jù)可視化技術進行了闡述.該文的重點是圖譜序列的分析與改進方法,并提出了問題的解決方案.其研究成果已經(jīng)得到了實

2、現(xiàn),并在實踐中加以應用.該文的主要工作如下:(1)闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、主要內(nèi)容和發(fā)展趨勢.提出了用CRISP-DM方法解決實際分析領域的問題,定義了一種基于XML的數(shù)據(jù)挖掘應用平臺建模語言DMAPML(Data Mining ApplicationPlatform Modeling Language),用于描述分析流程的各階段.(2)確定了食用菌分析應用中的用戶需求,使用數(shù)據(jù)挖掘中關聯(lián)規(guī)則、決策樹分類、K-均值聚類和時間序列相似性

3、查找四類算法解決了具體的分析問題,同時利用數(shù)據(jù)可視化技術描述了相應的實驗結(jié)果.(3)改進了時間序列數(shù)據(jù)相似性分析的方法.針對應用特點,采用作為歐氏距離作為相似度度量,提出了新的SWBU算法,能夠精確對圖譜序列進行分段;利用三角不等性質(zhì)減少了序列比較時的不必要的計算,提高了算法效率.(4)實現(xiàn)了一個數(shù)據(jù)分析系統(tǒng).該系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)分析的一般過程,將數(shù)據(jù)分析任務劃分為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)探索、挖掘算法和結(jié)果展示等模塊.該系統(tǒng)的各模塊之間用先