聚集演算法

『壹』 在數據挖掘的過程中，什麼環節最重要

一個完整數據挖掘過程的四個步驟：

1、鑒別商業問題；

2、使用數據挖掘技術將數據轉換成可以採取行動的信息；

3、根據信息採取行動；

4、衡量結果。

『貳』 高價懸賞。一段電力系統相關的英文片段，請高手幫助翻譯。。

新的慣性和slow-coherency聚集演算法將減少剛度效應的波德摩的演算法，允許一個較小的一些相干組使用。慣性和slow-coherency聚集的零和一階近似twetime-scale電力系統奇異攝動模型[ 2]，分別。在早期的作品twwtime-scale降階模型的電力系統，完整的模型是減少到機器內部節點和線性化。因此，網路整體結構丟失。後來，根據[ 9]，[ 3]提出的演算法的慣性和slow-coherency聚集在每個相乾麵積的基礎上，即，聚集的網路在一個連貫的地區並不影響網路聚集在任何其他相乾麵積。然而，該演算法[ 3 ]仍然需要線性化和網路減少對相干區域，包括發電機和non-generator巴士在相乾麵積。

新inertid和slow-coherency聚集演算法，本文僅操作於發電機終端匯流排的相干組機。non-generator巴士在相干領域不需要的演算法。此外，慣性聚集演算法不涉及任何線性化。計算需要獲得這些骨料網路只有略多於為波德摩骨料。

理論方面所產生的電力系統奇異攝動模型中可以找到[9 , 3，10】。它將不會在這里重復。然而，我們將討論的電網操作方面的演算法。這里的討論不需要背景對奇異攝動理論。我們比較不同的聚合技術，利用實時模擬的非線性模型，這是不可在[ 3]。此外，一個新的想法，選擇最佳的聚合方法為每個相干方面的介紹。

該組織的其餘的文件如下。第2和3包含慣性和slow-coherency聚集演算法，分別。在4節，一個特徵值分析和模擬的48-machine警系統]是用來說明改進建議的聚集演算法。

累死我了，差不多了，希望你能採納！！

『叄』 數據挖掘演算法有哪些

統計和可視化要想建立一個好的預言模型，你必須了解自己的數據。最基本的方法是計算各種統計變數（平均值、方差等）和察看數據的分布情況。你也可以用數據透視表察看多維數據。數據的種類可分為連續的，有一個用數字表示的值（比如銷售量）或離散的，分成一個個的類別（如紅、綠、藍）。離散數據可以進一步分為可排序的，數據間可以比較大小（如，高、中、低）和標稱的，不可排序（如郵政編碼）。圖形和可視化工具在數據准備階段尤其重要，它能讓你快速直觀的分析數據，而不是給你枯燥乏味的文本和數字。它不僅讓你看到整個森林，還允許你拉近每一棵樹來察看細節。在圖形模式下人們很容易找到數據中可能存在的模式、關系、異常等，直接看數字則很難。可視化工具的問題是模型可能有很多維或變數，但是我們只能在2維的屏幕或紙上展示它。比如，我們可能要看的是信用風險與年齡、性別、婚姻狀況、參加工作時間的關系。因此，可視化工具必須用比較巧妙的方法在兩維空間內展示n維空間的數據。雖然目前有了一些這樣的工具，但它們都要用戶「訓練」過他們的眼睛後才能理解圖中畫的到底是什麼東西。對於眼睛有色盲或空間感不強的人，在使用這些工具時可能會遇到困難。聚集（分群）聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的數據盡量相似。與分類不同（見後面的預測型數據挖掘），在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組，也不知道怎麼分（依照哪幾個變數）。因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好，這時你需要刪除或增加變數以影響分群的方式，經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果。神經元網路和K-均值是比較常用的聚集演算法。不要把聚集與分類混淆起來。在分類之前，你已經知道要把數據分成哪幾類，每個類的性質是什麼，聚集則恰恰相反。關聯分析關聯分析是尋找資料庫中值的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。序列模式與此類似，他尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌的分析。關聯規則可記為A==>B，A稱為前提和左部（LHS），B稱為後續或右部（RHS）。如關聯規則「買錘子的人也會買釘子」，左部是「買錘子」，右部是「買釘子」。要計算包含某個特定項或幾個項的事務在資料庫中出現的概率只要在資料庫中直接統計即可。某一特定關聯（「錘子和釘子」）在資料庫中出現的頻率稱為支持度。比如在總共1000個事務中有15個事務同時包含了「錘子和釘子」，則此關聯的支持度為1.5%。非常低的支持度（比如1百萬個事務中只有一個）可能意味著此關聯不是很重要，或出現了錯誤數據（如，「男性和懷孕」）。要找到有意義的規則，我們還要考察規則中項及其組合出現的相對頻率。當已有A時，B發生的概率是多少？也即概率論中的條件概率。回到我們的例子，也就是問「當一個人已經買了錘子，那他有多大的可能也會買釘子？」這個條件概率在數據挖掘中也稱為可信度，計算方法是求百分比：（A與B同時出現的頻率）/（A出現的頻率）。讓我們用一個例子更詳細的解釋這些概念： 總交易筆數（事務數）：1,000包含「錘子」：50包含「釘子」：80包含「鉗子」：20包含「錘子」和「釘子」：15包含「鉗子」和「釘子」：10包含「錘子」和「鉗子」：10包含「錘子」、「鉗子」和「釘子」：5 則可以計算出： 「錘子和釘子」的支持度=1.5%（15/1,000）「錘子、釘子和鉗子」的支持度=0.5%（5/1,000）「錘子==>釘子」的可信度=30%（15/50）「釘子==>錘子」的可信度=19%（15/80）「錘子和釘子==>鉗子」的可信度=33%（5/15）「鉗子==>錘子和釘子」的可信度=25%（5/20）

『肆』 急用！！！數據挖掘的六種常用演算法和技術分別是什麼

分類和回歸
關聯規則
聚類分析
孤立點分析
演變分析

『伍』 數據挖掘中的數據預處理技術有哪些，它們分別適用於哪些場合

一、數據挖掘工具分類數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化。對任何領域，都可以開發特定的數據挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系統針對NBA的數據，幫助教練優化戰術組合。特定領域的數據挖掘工具針對性比較強，只能用於一種應用；也正因為針對性強，往往採用特殊的演算法，可以處理特殊的數據，實現特殊的目的，發現的知識可靠度也比較高。通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。通用的數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大SimonFraser大學開發的DBMiner系統。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什麼、用什麼來挖掘都由用戶根據自己的應用來選擇。二、數據挖掘工具選擇需要考慮的問題數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點：(1)可產生的模式種類的數量：分類，聚類，關聯等(2)解決復雜問題的能力(3)操作性能(4)數據存取能力(5)和其他產品的介面三、數據挖掘工具介紹：1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。系統具有如下特點：提供了專門在大型資料庫上進行各種開採的功能：關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。各種開采演算法具有近似線性計算復雜度，可適用於任意大小的資料庫。演算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。為各種發現功能設計了相應的並行演算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點：MineSet以先進的可視化顯示方法聞名於世。支持多種關系資料庫。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過SQL命令執行查詢。多種數據轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數據，轉換數據類型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。操作簡單、支持國際字元、可以直接發布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大學開發的一個多任務數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關系資料庫和數據開採集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發現各種知識。DBMiner系統具有如下特色：能完成多種知識的發現：泛化規則、特性規則、關聯規則、分類規則、演化知識、偏離知識等。綜合了多種數據開采技術：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發現多級規則、元規則引導發現等方法。提出了一種互動式的類SQL語言——數據開采查詢語言DMQL。能與關系資料庫平滑集成。實現了基於客戶/伺服器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統。4.IntelligentMiner由美國IBM公司開發的數據挖掘軟體IntelligentMiner是一種分別面向資料庫和文本信息進行數據挖掘的軟體系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。IntelligentMinerforData可以挖掘包含在資料庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統資料庫或普通文件中的結構化數據進行數據挖掘。它已經成功應用於市場分析、詐騙行為監測及客戶聯系管理等；IntelligentMinerforText允許企業從文本信息進行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、LotusNotes資料庫等等。5.SASEnterpriseMiner這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SASEnterpriseMiner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發現。6.SPSSClementineSPSSClementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限於完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術，有助理解數據間的關鍵性聯系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決法。7.資料庫廠商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院開發的兩種數據挖掘演算法：Microsoft決策樹和Microsoft聚集。此外，SQLServer2000中的數據挖掘支持由第三方開發的演算法。Microsoft決策樹演算法：該演算法基於分類。演算法建立一個決策樹，用於按照事實數據表中的一些列來預測其他列的值。該演算法可以用於判斷最傾向於單擊特定標題（banner）或從某電子商務網站購買特定商品的個人。Microsoft聚集演算法：該演算法將記錄組合到可以表示類似的、可預測的特徵的聚集中。通常這些特徵可能是隱含或非直觀的。例如，聚集演算法可以用於將潛在汽車買主分組，並創建對應於每個汽車購買群體的營銷活動。，SQLServer2005在數據挖掘方面提供了更為豐富的模型、工具以及擴展空間。包括：可視化的數據挖掘工具與導航、8種數據挖掘演算法集成、DMX、XML/A、第三方演算法嵌入支持等等。OracleDataMining(ODM)是Oracle資料庫10g企業版的一個選件，它使公司能夠從最大的資料庫中高效地提取信息並創建集成的商務智能應用程序。數據分析人員能夠發現那些隱藏在數據中的模式和內涵。應用程序開發人員能夠在整個機構范圍內快速自動提取和分發新的商務智能—預測、模式和發現。ODM針對以下數據挖掘問題為Oracle資料庫10g提供支持：分類、預測、回歸、聚類、關聯、屬性重要性、特性提取以及序列相似性搜索與分析(BLAST)。所有的建模、評分和元數據管理操作都是通過OracleDataMining客戶端以及PL/SQL或基於Java的API來訪問的，並且完全在關系資料庫內部進行。IBMIntelligentMiner通過其世界領先的獨有技術，例如典型數據集自動生成、關聯發現、序列規律發現、概念性分類和可視化呈現，它可以自動實現數據選擇、數據轉換、數據發掘和結果呈現這一整套數據發掘操作。若有必要，對結果數據集還可以重復這一過程，直至得到滿意結果為止。現在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它幫助用戶從企業數據資產中識別和提煉有價值的信息。它包括分析軟體工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，幫助企業選取以前未知的、有效的、可行的業務知識----如客戶購買行為，隱藏的關系和新的趨勢，數據來源可以是大型資料庫和企業內部或Internet上的文本數據源。然後公司可以應用這些信息進行更好、更准確的決策，獲得競爭優勢。

『陸』 如何評價一個數據挖掘軟體，什麼是最關鍵的謝謝了，大神幫忙啊

一、數據挖掘工具分類 數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。 專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化。對任何領域，都可以開發特定的數據挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系統針對NBA的數據，幫助教練優化戰術組合。特定領域的數據挖掘工具針對性比較強，只能用於一種應用；也正因為針對性強，往往採用特殊的演算法，可以處理特殊的數據，實現特殊的目的，發現的知識可靠度也比較高。 通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。通用的數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大SimonFraser大學開發的DBMiner系統。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什麼、用什麼來挖掘都由用戶根據自己的應用來選擇。 二、數據挖掘工具選擇需要考慮的問題 數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點： (1) 可產生的模式種類的數量：分類，聚類，關聯等 (2) 解決復雜問題的能力 (3) 操作性能 (4) 數據存取能力 (5) 和其他產品的介面 三、數據挖掘工具介紹： 1.QUEST QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。系統具有如下特點： 提供了專門在大型資料庫上進行各種開採的功能：關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。 各種開采演算法具有近似線性計算復雜度，可適用於任意大小的資料庫。 演算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。 為各種發現功能設計了相應的並行演算法。 2.MineSet MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點： MineSet以先進的可視化顯示方法聞名於世。 支持多種關系資料庫。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過SQL命令執行查詢。 多種數據轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數據，轉換數據類型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。 操作簡單、支持國際字元、可以直接發布到Web。 3.DBMiner DBMiner是加拿大SimonFraser大學開發的一個多任務數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關系資料庫和數據開採集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發現各種知識。DBMiner系統具有如下特色： 能完成多種知識的發現：泛化規則、特性規則、關聯規則、分類規則、演化知識、偏離知識等。 綜合了多種數據開采技術：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發現多級規則、元規則引導發現等方法。 提出了一種互動式的類SQL語言——數據開采查詢語言DMQL。 能與關系資料庫平滑集成。 實現了基於客戶/伺服器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統。 4.Intelligent Miner 由美國IBM公司開發的數據挖掘軟體Intelligent Miner是一種分別面向資料庫和文本信息進行數據挖掘的軟體系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在資料庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統資料庫或普通文件中的結構化數據進行數據挖掘。它已經成功應用於市場分析、詐騙行為監測及客戶聯系管理等；Intelligent Miner for Text允許企業從文本信息進行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、Lotus Notes資料庫等等。 5.SAS Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發現。 6.SPSS Clementine SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限於完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術，有助理解數據間的關鍵性聯系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決辦法。 7.資料庫廠商集成的挖掘工具 SQL Server 2000包含由Microsoft研究院開發的兩種數據挖掘演算法：Microsoft決策樹和Microsoft聚集。此外，SQL Server 2000中的數據挖掘支持由第三方開發的演算法。 Microsoft決策樹演算法：該演算法基於分類。演算法建立一個決策樹，用於按照事實數據表中的一些列來預測其他列的值。該演算法可以用於判斷最傾向於單擊特定標題（banner）或從某電子商務網站購買特定商品的個人。 Microsoft聚集演算法：該演算法將記錄組合到可以表示類似的、可預測的特徵的聚集中。通常這些特徵可能是隱含或非直觀的。例如，聚集演算法可以用於將潛在汽車買主分組，並創建對應於每個汽車購買群體的營銷活動。，SQL Server 2005在數據挖掘方面提供了更為豐富的模型、工具以及擴展空間。包括：可視化的數據挖掘工具與導航、8種數據挖掘演算法集成、DMX 、XML/A、第三方演算法嵌入支持等等。 Oracle Data Mining (ODM) 是 Oracle 資料庫 10g 企業版的一個選件，它使公司能夠從最大的資料庫中高效地提取信息並創建集成的商務智能應用程序。數據分析人員能夠發現那些隱藏在數據中的模式和內涵。應用程序開發人員能夠在整個機構范圍內快速自動提取和分發新的商務智能 — 預測、模式和發現。ODM 針對以下數據挖掘問題為 Oracle 資料庫 10g 提供支持：分類、預測、回歸、聚類、關聯、屬性重要性、特性提取以及序列相似性搜索與分析 (BLAST)。所有的建模、評分和元數據管理操作都是通過 Oracle Data Mining 客戶端以及 PL/SQL 或基於 Java 的 API 來訪問的，並且完全在關系資料庫內部進行。 IBM Intelligent Miner 通過其世界領先的獨有技術，例如典型數據集自動生成、關聯發現、序列規律發現、概念性分類和可視化呈現，它可以自動實現數據選擇、數據轉換、數據發掘和結果呈現這一整套數據發掘操作。若有必要，對結果數據集還可以重復這一過程，直至得到滿意結果為止。現在，IBM的 Intelligent Miner已形成系列，它幫助用戶從企業數據資產中識別和提煉有價值的信息。它包括分析軟體工具 ----Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，幫助企業選取以前未知的、有效的、可行的業務知識---- 如客戶購買行為，隱藏的關系和新的趨勢，數據來源可以是大型資料庫和企業內部或Internet 上的文本數據源。然後公司可以應用這些信息進行更好、更准確的決策，獲得競爭優勢。

記得採納啊

『柒』 路由匯聚演算法

先把兩個網路地址轉換成二進制，然後取完全相同的部分作為聚合路由的ip
如193：00010101 00000001 11000001 00000000
而194：00010101 00000001 11000010 00000000
完全相同的是00010101 00000001 110000XX XXXXXXXX
相同部分長度就是掩碼長度
所以聚合後是21.1.192.0/22

這是最基本的演算法，必須知道

『捌』 路由匯聚演算法是怎麼樣的

先吧兩個網路地址轉換成二進制，然後取完全相同的部分作為聚合路由的ip
如193：00010101 00000001 11000001 00000000
而194：00010101 00000001 11000010 00000000
完全相同的是00010101 00000001 110000XX XXXXXXXX
相同部分長度就是掩碼長度
所以聚合後是21.1.192.0/22

這是最基本的演算法，必須知道

『玖』 路由聚合 是怎麼計算的

路由聚合演算法：
匯總（路由聚合）演算法比較簡單，因為只需要知道塊的大小，

例如：
網路192.168.16.0——192.168.31.0
塊大小是多少呢？剛好是16個C類 網路，塊大小16就滿足，
由於通告匯總地址帶的網路地址總是塊中的第一個網路地址，這里是192.168.16.0。
確定子網掩碼，什麼樣的子網子網掩碼提供塊大小為16呢？
答案是240 也就是/20 因此子網掩碼為255.255.240.0。

路由聚合（也叫匯總）是讓路由選擇協議能夠用一個地址通告眾多網路，旨在縮小路由器中路由選擇表的規模，以節省內存，並縮短IP對路由選擇表進行分析以找出前往遠程網路的路徑所需的時間。