版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、短短的幾年時間,數(shù)據(jù)挖掘風靡全球,成為IT業(yè)近年來非常熱門和前沿的研究方向之一,由于數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、機器學習等各個領域的理論與技術,使得不同學科領域的學者對DM的研究表現(xiàn)出了前所未有的熱情和參與精神,在世紀交替的特殊時期,這是又一輪規(guī)??涨暗膶W科大融合。 數(shù)據(jù)挖掘目的是在大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)令人感興趣的模式,用以認識規(guī)律,提高效率,預測未來,其核心技術具有很大的挑戰(zhàn)性,由于數(shù)據(jù)的適時性和時間特征,諸如Web挖
2、掘、金融挖掘、電子商務和市場調(diào)查等不可避免的會面臨序列數(shù)據(jù)的處理,其中以時間為序的又稱為時間序列,因此序列數(shù)據(jù)挖掘就應運而生了,但和目前其它分支不一樣的是這方面的研究對模型的依賴嚴重得多,而眾所周知時間序列分析在統(tǒng)計中就以復雜和抽象著稱,尤其是涉及到另一個挖掘中困難的課題:異常挖掘,并且還要考慮序列中的異常挖掘,即使在統(tǒng)計學中也是非常艱難的,至今并沒有很好的解訣方案。金融數(shù)據(jù)挖掘是另一個非常困難的方向,雖然金融數(shù)學提供了豐富的理論和方法
3、,但很多方法太抽象,實證效果也并不理想,作為普及方法推廣是不現(xiàn)實的,數(shù)據(jù)挖掘作為IT技術,簡單快速是必不可少的,因此更多的從模型出發(fā)、以算法為基礎,建立切實可行的序列數(shù)據(jù)挖掘技術和理論體系是本文的目的。 我們在第一章的緒論中除了介紹相關的概念、基礎知識和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀外,介紹了統(tǒng)計中非常實用的線性模型方法及在序列數(shù)據(jù)挖掘中的應用。 第二章主要研究了線性模型的參數(shù)估計方法,得到了很多非常深入的新結(jié)果。 第三章主要介
4、紹了數(shù)據(jù)的可視化和序列數(shù)據(jù)的聚類研究、線性模式挖掘和異常挖掘,同時應用于證券數(shù)據(jù)的挖掘,取得了不錯的實證效果。 第四章我們主要研究了序列數(shù)據(jù)挖掘的預測問題,同樣在證券實證分析中獲得有力的支持。 第五章針對實際更多出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失深入研究了EM算法等數(shù)據(jù)修補技術和插值技術,結(jié)果非常令人滿意,最后進一步研究了向前搜索算法,通過聚類的預處理,既節(jié)約時間又避免錯誤的發(fā)生,效果也比較理想。 序列數(shù)據(jù)挖掘的廣博領域顯然不是本研
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 閉合序列挖掘模型與算法的研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計模型和算法的研究.pdf
- 大數(shù)據(jù)集序列模式挖掘算法研究.pdf
- 時間序列數(shù)據(jù)挖掘算法研究及其應用.pdf
- 基于OLAM的時間序列數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf
- 金融時間序列數(shù)據(jù)挖掘關鍵算法研究.pdf
- 序列挖掘算法研究.pdf
- 基于多序列的序列模式挖掘算法的研究和應用.pdf
- 基于EMD和BoF模型的時間序列數(shù)據(jù)挖掘及應用.pdf
- 序列模式挖掘算法的研究.pdf
- 基于模型的時間序列數(shù)據(jù)挖掘——聚類和預測相關問題研究.pdf
- 交易序列數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 時間序列數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 不確定數(shù)據(jù)中頻繁序列模式挖掘算法的研究.pdf
- 基于相似性分析的時間序列數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf
- 時間序列的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘分類算法的研究和應用.pdf
- 基于序列數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設計和研究.pdf
- 序列模式挖掘算法研究.pdf
- 基于序列模式的序列聚類挖掘算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論