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数据挖掘中概念格关键技术应用研究的综述报告.docx

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数据挖掘中概念格关键技术应用研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【数据挖掘中概念格关键技术应用研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据挖掘中概念格关键技术应用研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据挖掘中概念格关键技术应用研究的综述报告数据挖掘是一种从庞杂的数据中提取特定信息的技术。它的应用十分广泛,包括商业、社会、医疗、政治等领域。在数据挖掘中,概念格理论是一项非常重要的技术,它可以帮助我们理解数据之间的关系、优化数据的组织和管理,并且可以利用概念格进行分类、预测和决策等。概念格是一种基于数学原理的图论工具,它将数据视为一个包含概念及其属性的集合。概念用一个节点表示,其属性用边来表示。概念格从而形成一个完整的网络结构,可以用来分析数据的范围、深度和关联关系。在数据挖掘中,概念格可以实现以下几个关键技术:,使得该子集能够在保证分类准确率的前提下降低属性数量。利用概念格,可以使用属性点集来表示属性集合,通过将属性点集进行运算、合并和加减等操作,从而得到原始数据的最小属性子集。这种技术可以降低计算开销,同时保持数据的有效性和可靠性。,可表示为频繁项集及其关联规则。概念格可以用来发现频繁项集和关联规则。首先,将数据转换为一个概念格,然后在其中寻找频繁项集,最后通过关联规则挖掘分析关联规则。,它们基于大量数据为未知对象分配周围的标签或类别。概念格可以描述类别之间的关系,帮助挖掘分类和预测信息。首先,将数据转换为一个概念格,然后对概念进行划分,最后以此为依据,进行分类和预测。。概念格可以通过包括节点和边联系在一起的多层次表达式,更好地表示搜索信息。首先,将数据转换为概念格,然后使用多层次表达式进行搜索,并根据所需的结果进行过滤。总之,概念格是一种重要的数据挖掘工具,可以帮助我们理解数据之间的关系、优化数据的组织和管理,并且可以用于分类、预测、决策和搜索等多种应用。在未来的发展中,概念格技术有望得到进一步优化和应用,为数据挖掘研究和应用带来更多的机遇和挑战。