1、“.....其运用的手段就是对数据进行浓缩处理。其中，最简单的种数抽取是对给定数据的紧凑描述，其运用的手段就是对数据进行浓缩处理。其中，最简单的种数据抽取方法就是对数据库中的各字段上的统计值进行计算，这些统计值般包括和值均值方差值等，另外，使用折线图等图形对数据库字段进行表示也是种比较传统而简单的数数据挖掘算法分析及其并行模式研究论文原稿到了最大范围的应用。我们知道，分类的目标是构造分类函数或分类模型。在数据库中，数据项在分类模型的作用下映射到个给定类别。在分类的用途中，预测是其中个较为重要的用途。通过预测......”。

2、“.....最后实现对未来决策的作用得到最大程度的发挥。随着数据量处理规模的逐渐增大，所以，对数据挖掘算法并行性研究的意义是不言而喻的。参考文献赵峰，李庆华并行序列挖掘的种改进算法华中科技大学学报，陈国良，安虹等并行算法实践北京高等教育出版社，马传香，简钟算法就具备了重要的意义。产生候选集的算法的计算工作，通常来讲，可归类为两个步骤。其为生成候选集，其为对候选集的计数。为达到处理器间进行工作分配的目的，就需要使事务和候选集分配给各处理器的形式多样化。为达到更优的并发度，候选集可选择并行并行计算模型要想对个应用问题进行求解......”。

3、“.....如果想让并行算法作为个由程序实现结构依赖的算法，那么抽象的并行计算机结构是非常有必要的。这样才能保障并行算法具有更广泛的适应性。并行计算模型作为种并行计算机的抽象结象的不同，可将数据挖掘分为面向对象数据库文本数据源异质数据库等下文根据挖掘任务以及挖掘方法角度，重点对数据抽取分类发现聚类和关联规则发现种非常重要的发现任务进行阐述。关联规则挖掘的并行算法分析并行算法的基本概念所谓并行算法，即对可同时育出版社，马传香，简钟序列模式挖掘的并行算法研究计算机工程，施建强，刘晓平基于遗传算法的数据挖掘技术的研究电脑与信息技术......”。

4、“.....关联规则挖掘的并行算法分析并行算法的基本概念所谓并行算法，即对可同时执行的发度，候选集可选择并行计算，或者是并行产生，还可以是两者并行完成。小结数据挖掘算法的并行性可对系统运行速度进行提升，从而提高工作效率，这是因为数据挖掘算法可实现对多个任务的执行。数据挖掘算法并行方式存在差异性，所以，必须根据实际情况使作为种并行计算机的抽象结构，主要考虑到的是为了并行算法的设计。所以，并行计算模型从实质意义上来讲，它是类并行计算机的抽象。并行挖掘关联规则的算法在通常情况下，找出频繁项目集的付出的资金要比从频繁项目集中找出关联规则的费用高的多......”。

5、“.....通过进程的协调作用，达到求解问题的目的。并行算法的设计是为了使并行机的众多处理机作用得到最大程度的发挥，这样就能更加快速有效解决问题。般而言，并行算法对并行机存在非常强的依赖性。并行机的不同算法对其有效性会产生影响。掘算法并行模式数据挖掘的挖掘任务和挖掘方法跟数据挖掘相关的学科门类较多，其涉及的分类方法多种多样。根据挖掘角度的差异性，可对数据挖掘方法归类。由挖掘任务的不同，可将数据挖掘分为这几种类型关联规则发现数据总结聚类异常和趋势发现等由挖掘对到给定数据的推广描述，最后实现对未来数据的预测目标......”。

6、“.....必须使用训练样本数据集作为输入。训练集般由数据库记录或元组构成，其中，元组是由特征向量组成的。样本的般形式为其中为字段值，为类别。数据挖掘算法分析及程集合，通过进程的协调作用，达到求解问题的目的。并行算法的设计是为了使并行机的众多处理机作用得到最大程度的发挥，这样就能更加快速有效解决问题。般而言，并行算法对并行机存在非常强的依赖性。并行机的不同算法对其有效性会产生影响。关键词数据恰当的挖掘方法，从而让决策的作用得到最大程度的发挥。随着数据量处理规模的逐渐增大，所以，对数据挖掘算法并行性研究的意义是不言而喻的......”。

7、“.....李庆华并行序列挖掘的种改进算法华中科技大学学报，陈国良，安虹等并行算法实践北京高等教此，发现频繁项目集的并行算法就具备了重要的意义。产生候选集的算法的计算工作，通常来讲，可归类为两个步骤。其为生成候选集，其为对候选集的计数。为达到处理器间进行工作分配的目的，就需要使事务和候选集分配给各处理器的形式多样化。为达到更优的并行模式研究论文原稿。并行计算模型要想对个应用问题进行求解，那么设计良好的并行算法极为重要。如果想让并行算法作为个由程序实现结构依赖的算法，那么抽象的并行计算机结构是非常有必要的。这样才能保障并行算法具有更广泛的适应性......”。

8、“.....分类得到了最大范围的应用。我们知道，分类的目标是构造分类函数或分类模型。在数据库中，数据项在分类模型的作用下映射到个给定类别。在分类的用途中，预测是其中个较为重要的用途。通过预测，从历史数据记录中推论得抽取方法就是对数据库中的各字段上的统计值进行计算，这些统计值般包括和值均值方差值等，另外，使用折线图等图形对数据库字段进行表示也是种比较传统而简单的数据抽取方法。数据挖掘关注的焦点是以数据泛化的视角来讨论数据总结。所谓数据泛化，把低层据抽取方法......”。

9、“.....所谓数据泛化，把低层次的数据抽象到高层次的个过程。之所以把低层次的数据抽象到高层次，这是因为大家有对视图从较高层次处理或者浏览有关数据的需要，所以，通过对数据进行多层次的据的预测目标。在对分类器进行构造的过程中，必须使用训练样本数据集作为输入。训练集般由数据库记录或元组构成，其中，元组是由特征向量组成的。样本的般形式为其中为字段值，为类别。数据挖掘算法分析及其并行模式研究论文原稿。数据抽取数列模式挖掘的并行算法研究计算机工程，施建强，刘晓平基于遗传算法的数据挖掘技术的研究电脑与信息技术，作者单位金陵科技学院江苏省南京市......”。