1、“.....第和第点聚成的类用来标识,依次类推。通过函数计算之后,实际上叉树式的聚类已经完成了。这个数据数组不太好看,可以用来可视化聚类树。图可以看到,产生的聚类树的每层都是个倒置的型或者说是个型,纵轴高度代表了当前聚类中两个子节点之间的距离。横轴上标记出了各个数据点索引下标。稍微注意以下的是,默认最多画个最底层节点,当然可是设置参数改变这个限制,比如,就会把所有数据点索引下标都标出来,但对于成千上万的数据集合,这样的结果必然是图形下方非常拥挤。当前数据挖掘应用主要集中在电信零售农业网络日志银行电力生物天体化工医药等方面。看似广泛,实际应用还远没有普及。而据的报告也指出,数据挖掘会成为未来年内重要的技术之。而数据挖掘,也已经开始成为门独立的专业学科。具体发展趋势和应用方向主要有对知识发现方法的研究进步发展,如对和方法的研究和提高商业工具软件不断产生和完善......”。

2、“.....例如等软件。数据挖掘的发展应是挖掘工具在先进理论指导下的改进,而就国内情况而言,还有至少年的发展空间。参考文献黄子诚,基于决策树的数据挖掘技术,电脑知识与技术,袁溪,数据挖掘技术及其应用科技资讯,赵芳,马玉磊,浅析数据挖掘技术的发展及应用,科技信息王平,王升花,邬连学,基于遗传算法的变压器故障诊断方法的研究,技术应用卢华,刘福胜,王少杰,张鹏,基于遗传算法的平原水库坝高优化,人民黄河,刘兴波,凝聚型层次聚类算法的研究,科技信息,吴燕,科技文档的层次聚类分析,商业文化社会经纬,孟姗姗,全国地区小康和现代化指数的层次聚类分析张利华,彭海燕,余淑媛,量子克隆遗传算法的多用户检测技术研究,大众科技,张德丰,概述,数值分析与应用牛晓东,刑棉,孟明,基于基于联合数据挖掘技术的神经网络负荷预测模型研究......”。

3、“.....通过层次聚类和遗传算法的实现,显示了基于的数据挖掘技术的优势。关键词数据挖掘技术层次聚类,遗传算法。......”。

4、“.....便成了个很重要的课题。为了实现这个目的,人们发明了各式各样的算法统计,机器学习,神经网络,推理网络,决策树以及针对各种特定实际问题的解决方法。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。数据挖掘有很多种技术和计算方法,包括决策树方法人工神经网络方法,聚类分析模糊集合方法遗传算法模拟退火算法,进化式程序设计等。这里主要介绍下聚类分析遗传算法和人工神经网络算法。聚类分析也称无监督学习,或无教师学习,或无指导学习,因为和分类学习相比,聚类的样本没有标记,需要由聚类学习算法来自动确定。聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干。聚类是对物理的或抽象的样本集合分组的过程。聚类分析有很多种目标,但都涉及把个样本集合分组或分割为子集或簇。从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的种方法......”。

5、“.....聚类算法应具有以下几个特点处理不同字段类型的能力可伸缩性处理高维数据的能力发现具有任意簇的形状的族类能力能够处理异常数据对数据顺序的不敏感性输入参数对领域知识的弱依赖性聚类结果的可解释性和实用性增加限制条件后的聚类分析能力。基因算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究,是种受生物进化启发,使用计算机模拟生物进化的学习方法。基因算法是模拟生物进化过程的计算模型,是自然遗传学与计算机科学互相结合互相渗透而形成的新的计算方法。基因算法的最大优点是问题求解与初始条件无关,搜索最优解的能力极强。从数学的角度看,基因算法是种概率型搜索算法从工程学角度看,它是种自适应的迭代寻优过程。基因算法需要完成两种数据转换,算法实施之前进行从表现型到基因型的转换......”。

6、“.....完成编码操作在算法完成之后,需要进行从基因型到表现型的转换,是前者的反方向操作,作为译码操作,即将遗传空间中的染色体或个体转换成解空间中的最优解。基因算法有如下特点在生物系统中,进化被认为是种成功的自适应方法,且具有很好的健壮性。基因算法搜索的假设空间中,假设的各个部分相互作用,每部分对总的假设适应度的影响难以建模。基因算法易于并进化,且可降低由使用超强计算机硬件所带来的昂贵费用。基因算法采用种随机化的搜索老寻找最大适应度得假设。神经网络起源生物学和神经生物学中有关神经细胞计算本质的研究工作。所谓神经网络就是组相互连接的输入输出单元,这些单元之间的每个连接都关联个权重。在网络学习阶段,网络通过调整权重来实现输入样本与其相应正确类别的对应。由于网络学习主要是针对其中的连接权重进行的,因此神经网络的学习有时也称为连接学习。鉴于神经网络学习时间较长......”。

7、“.....此外它们还需要些关键参数,如网络结构等。这些参数通常需要经验才能有效确定。由于神经网络的输出结果较难理解,因而受到人们的冷落,也使得神经网络较难成为理想的数据挖掘方法。神经网络的优点是对噪声数据有较好适应能力,并且对未知数据也有较好的预测分类能力。目前人们也提出了些从神经网络中抽取出知识规则的算法。这些因素又将有助于数据挖掘中的神经网络应用。被收集并存储在众多数据库中且正在快速增长的庞大数据,已远远超过人类的处理和分析理解能力在不借助功能强大的工具情况下,这样存储在数据库中的数据就成为数据坟墓,即这些数据极少被访问,结果许多重要的决策部署基于这些基础数据而是依赖决策者的直觉而制订的,其中的原因很简单,这些决策的制定者没有合适的工具帮忙其从数据中抽取出所需的信息知识。而数据挖掘工具可以帮助从大量数据中发现所存在的特定模式规律......”。

8、“.....数据与信息知识之间的巨大差距迫切需要系统地开发数据挖掘工具,来帮助实现将数据坟墓中的数据转化为知识财富。实际上,数据挖掘在年就作为个词组在统计学的论文中出现了,但是统计学家当时是希望在统计分析中尽量避免进行数据挖掘,原因是当时的大规模数据存取和处理技术还不成熟。年以后再度使用数据挖掘这个词就不再是负面意义了,数据挖掘中的知识发现这概念首次出现在第十届国际联合人工智能学术会议的数据库中知识发现研讨会上,人们开始希望能够用在数据中通过挖掘的方式处理数据,获取有用的信息。和编辑的论文集就汇集了早期的些研究论文,之后,由美国人工智能协会主办的国际研讨会召开了多次,规模从原来的专题讨论会发展到国际学术大会,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,注重多种发现策略和技术的集成,以及多学科间的相互渗透。年出版的由和编辑的论文集则反映了数据挖掘技术比较深入的些成果......”。

9、“.....不仅仅局限在数据库领域,很多和计算技术信息系统决策支持和人工智能相关的学术期刊和国际会议都把数据挖掘和只是发现列为重要的专题和专刊进行讨论,如并行计算计算机网络运筹与优化信息系统与信息工程等领域的学术会议及期刊。数据挖掘有很多种技术和计算方法,包括决策树方法人工神经网络方法,聚类分析模糊集合方法遗传算法模拟退火算法,进化式程序设计等。这里主要介绍下聚类分析遗传算法和人工神经网络算法。聚类分析也称无监督学习,或无教师学习,或无指导学习,因为和分类学习相比,聚类的样本没有标记,需要由聚类学习算法来自动确定。聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干。聚类是对物理的或抽象的样本集合分组的过程。聚类分析有很多种目标,但都涉及把个样本集合分组或分割为子集或簇。从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的种方法......”。