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2)数据选择就是根据用户要求,利用一些数据库操作对数据进行处理,从数据中提取出需要挖掘的数据集合。
3)数据预处理就是对上述数据进行再加工,检查数据的完整性和一致性,对其中的噪声数据进行处理,对丢失的数据利用统计方法进行填补,为进一步的分析做准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型。之后,根据数据挖掘的目标,通过投影等降维处理技术减少待处理的数据量。
4)数据转换就是根据数据挖掘的需要,进行离散值数据与连续值数据之间的相互转换、数据值的分组分类、数据项之间的计算组合等操作。
数据挖掘是运用选定的数据挖掘方法,从数据中提取用户需要的知识。数据挖掘常用的分析方法有:关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在本项目的实施中主要采用了统计分析方法、决策树方法、神经网络方法、遗传算法和可视化技术等。
解释评估是根据最终用户的决策目的对提取的知识进行分析,把最有价值的信息区分出来,提交给用户。在这个过程中,不仅要把知识以能被人理解的方式表达出来,还要对其进行有效性评价,如果不能满足用户要求,则应重复上述数据挖掘过程。
2.2模式识别模式
在数据挖掘中有大量的模式识别模型处理。模式识别模型由预处理、指标计算、参数选择、类型识别与解释、规则挖掘等子模块组成,模块组合见图3。图中箭头表示模型计算数据流。初始数据集为原始负荷采集数据,参数选择模块包含算法及其参数的人工选择,在模型各子模块中采用了失真数据识别与修正、数据归一化处理、数据降维与可视化聚类、聚类评判指标等算法。
图3模式组合识别模式模块
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