数据挖掘技术及工具研究

本文对数据挖掘技术作了简要的概述，分析了数据挖掘的体系结构和数据挖掘的分析方法，并简要介绍了几种数据挖掘工具以及它们的特点，在文章的最后展望了数据挖掘的发展方向。     

数据挖掘及其工具的合理选择

本文给出了基于数据库的知识发现（KDD）的核心——数据挖掘,通过对数据挖掘的实现过程和种类的分析,给出了数据挖掘工具的合理选择标准．为充分利用数据挖掘工具提供了参考。     

数据挖掘工具的评判

本文通过对中国市场上最为流行的三大数据挖掘软件(SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner和SPSS公司的Clementine从数据存取、数据处理、模型算法、自动建模、可视化以及其它系统要求6项指标进行了评估.经过分析SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner和SPSS公司的Clementine的综合得分分别为96、88和86.SAS公司的Enterprise Mine效果最好.     

数据挖掘工具的评判

本文通过对中国市场上最为流行的三大数据挖掘软件(SAS公司的EnterpriseMiner、IBM公司的IntelligentMiner和SPSS公司的Clementine从数据存取、数据处理、模型算法、自动建模、可视化以及其它系统要求6项指标进行了评估。经过分析SAS公司的EnterpriseMiner、IBM公司的IntelligentMiner和SPSS公司的Clementine的综合得分分别为96、88和86。SAS公司的EnterpriseMine效果最好。     

使用数据挖掘工具Weka

当今社会,数据无处不在,数据挖掘技术作为一种新的信息处理技术,从海量的数据中找出有潜在价值的数据规律或数据模型。用人工的方式难以实现这个目标,Weka是一种可用于数据挖掘的工具,数据挖掘用户可使用Weka执行数据预处理,分类,回归,聚类,关联规则等任务。以Weka自带的数据集为例,详细介绍作为易于使用的数据挖掘工具Weka的使用。     

数据挖掘工具的应用与标准化

介绍了数据挖掘概念,给出了目前数据挖掘工具的主要分类及存在的问题,探讨了数据挖掘语言的发展对数据挖掘工具标准化的推 动作用,并对数据挖掘工具未来的发展进行了展望。     

教你使用数据挖掘工具Weka

介绍了Weka的历史、特点及使用方法.     

国外先进数据挖掘工具的比较分析

近年来，国外陆续推出了一些先进的数据挖掘工具。国内也在不断地引入这些数据挖掘工具。随着数据挖掘工具的不断涌现，如何选择适合企业自身特定需要的数据挖掘工具，已成为企业引入数据挖掘技术的一大难题。文章在简要概述数据挖掘技术背景的基础上，从企业应用的角度，全面详细地比较分析了当前国外先进的数据挖掘工具。     

数据挖掘及其工具的选择

本文给出了ＫＤＤ 的核心———数据挖掘，通过对数据挖掘种类的分析，给出了数据挖掘工具的选择标准，为充分利用数据挖掘工具提供了参考     

数据挖掘工具的分类与挖掘

随着数据挖掘技术的发展,各种各样的数据挖掘工具不断开发出来,如何把握这些工具的功能、挖掘技术和未来发展趋势,是一个非常困难的事情。文中借助数据挖掘技术提出了数据挖掘软件工具的一个多维立方体分类模型,给出了一个具体分类实例,总结出数据挖掘工具的技术发展路线和未来发展趋势,并通过对三个不同阶段的数据挖掘工具的深入比较,进一步验证了文中的结论。     

时序数据相似性挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容．本文针对时序数据进行相似性挖 掘方法的研究，通过对时序数据进行离散傅立叶变换（DFT）将其从时域空间变换到频域空 间，将时序数据映射为多维空间的点，提出一种基于距离的时序数据相似性挖掘算法，并对 某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，实验结果表明了算法的有效性．     

可视化数据挖掘技术研究

总结了目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况。结合国外先进的数据挖掘工具,分析了当前可视化数据挖掘技术的应用现状。基于可视化数据挖掘的任务和目标,阐述了可视化数据挖掘技术的发展趋势。     

Knight：一个通用知识挖掘工具

现有知识挖掘系统普遍存在通用性不好，发现方法单一的弱点。     

挖掘转移规则：一种新的数据挖掘技术

文中提出一种新的数据挖掘技术；挖掘转移规划。     

一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法

随着数字时代的来监,数据挖掘成为知识领域中的研究热点,但由于保密、数据多样性等问题,测试数据源的获得取一直困扰着数据挖掘算法的研究,为此,提出一种基于云模型的测试数据源生成方法,利用此方法,给出了数量型数据的生成算法,对范畴型数据的生成进行了讨论,由于云模型中随机性与模糊性和特点,各属性的数据之间除了包含已知的先验知识以外,数据的分布、各属性之间的关系也会存在一定的随机和模糊,使得构造的数据源中又     

多策略通用数据采掘工具MSMiner

介绍了一种多策略通用数据采掘工具MSMiner的设计与实现。MSMiner建立在数据仓库之一,采用面向对象的方法描述关于数据源、采掘算法、采掘步骤和用户的元数据,该系统集成决策树、关联规则、传统统计分析、聚类分析、神经网络和可视化等多种数据采掘算法,以任务模型的形式生成和执行数据 采掘及决策支持任务。其特点是支持数据库、数据仓库、文本以及Web页面等形式数据源,可以动态地添加采掘算法,对数据和采掘策略的组织灵活有效,具有很好的可扩充性和通用性。     

模糊数据挖掘

本文在数据库中知识发现（KDD）和数据挖掘（DM）技术的基础上,提出了模糊数据库中知识发现（KDFD）和模糊数据挖掘（FDM）的概念与技术,并给出FDM的算法,它能有效地挖掘出模糊数据库中潜在的有价值的知识。本文具体讨论了模糊关联规则及模糊数据依赖的挖掘。     

图像数据挖掘研究综述

对数据挖掘中的一个新兴领域———图像数据挖掘作出了较为全面的研究。给出了图像数据挖掘的定义,分析了图像数据挖掘与图像处理分析、图像模式识别及图像检索等相关领域的异同点,并就图像数据挖掘对传统数据挖掘的改变和扩展之处作了较为详尽的阐述。从多个角度对图像数据挖掘进行了分类。介绍了关联规则、聚类、分类等技术在图像数据挖掘中的不同用法。最后,简单地介绍了图像数据挖掘的几个应用领域的研究现状。     

Intranet 环境下基于数据仓库技术的新型DSS

文中构造了一种Intranet环境下基于数据仓库技术的新型决策支持系统（DSS）的框架，并与传统的DSS进行比较，分析其优势，指出此新型DSS是今后决策支持系统的发展方向。     

基于数据挖掘的入侵检测

本文介绍了入侵检测的一些基本概念,以及如何将数据挖掘应用于入侵检测;着重于阐述针对网络和针对主机的安全审计数据进行数据挖掘,以发现异常。