基于自适应随机元胞自动机的数据挖掘技术

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1、浙江大学硕士学位论文基于自适应随机元胞自动机的数据挖掘技术姓名：张泯泯申请学位级别：硕士专业：生物医学工程指导教师：童勤业20040516浙江大学硕士学位论文摘要随着信息量爆炸性地增加，在这些通常带有随机性、不确定性的大量数据中挖掘有用信息成了非常紧迫的事情。本文首先以本人在数据挖掘领域多年的工作、研究经历对数据挖掘一些基本知识进行探讨。此外本文采用自适应随机元胞自动机的理论。“，能够对一些带有随机性的复杂数据进行信息挖掘、分类和辨识。经计算机仿真实验和一些实验，结果证明是很有效的。自适应随机元胞自动机可以看作是一随机映射关系。对于每一个单元的映射规则十分简单，但是由于它的单元数量大

2、，使它在宏观上能实现极为复杂的变化，因此更适合于复杂的数据挖掘。而且由于其规则的简单性，从而具有较快的速度，使该算法在计算实时性上显示了它的优越性。在本文中，还应用该算法于鼠标移动轨道的数据挖掘，得到了比较好的效果。关键字：自适应随机元胞自动机，数据挖掘，映射，鼠标移动轨道塑垩查兰婴主兰垡丝苎AbstractWiththeseriousincreaseofinformation，itcomestobeanimportanttopiconhowtominingusefulknowledgefromtheenormousinformationwarehousewhichgenerally

3、hasstochasticoruncertainfactors．ThiSpaperintroduceSadataminingarithmaticabasingOIltheadaptivestockasticcellularautomatatheory．Withtheexperimentoncomputer，itprovestobeveryefficient．Adaptivestochasticcellularautomataincludesmanystochasticmapping．ThemappingbetweeneachcellularincellularautomataiSve

4、rySimple，however，thewholecellularautomatacanexpressverycomplexmappingbecauseoftheenormousnumberofcelhlares，henceitiSmoresuitableforcomplexdatamining．Alsobecauseofthesimplicityofcellularmapping，thisarithmaticashowsitsadvantageinrealtimeapplication．Inthispaper，thisarithmaticaisappliedindatamining

5、ofthemousemovementtrack，andthetestresultshowsthattheadaptivestochasticce]lularautomataiSefficientinthiSfje】d．Keyword：AdaptiveStochasticCellularAutomata，DataMining，MappingMousemovementTrack浙江大学硕士学位论文第一章关于数据挖掘数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程“11．1数据挖掘的

6、缘起什么叫DataMining?关于定义，各人的说法不一。基本上我们可以用一个例子讲清楚：先给你一个大的数据集——假设你可以从中读取数据，下面的问题是：从这里你可以得到什么?从某种角度来看，这是百分之百的统计分析工作，只是数据集太多的缘故罢了。但我们并不想忘记这些数据集是做IT的人这么多年来逐渐制造出来的，更何况他们对于如何有效而快速地存储、选取和管理数据，确是有一套真功夫。在IT的骨架上把统计的精髓放进去，这的确是对现在这个信息时代的大挑战“。。时代变了，现在的数据来得既多又快还便宜，多到没有人有时间去看的程度。这就如同我们的医疗体系。早先的医生还要望闻问切，在少量的数据中，设法提

7、取、组合出最好的治疗方案。现在则是一个名医，一上午要在门诊医治一百五十个病人以上。他只能凭某种算法、也就是经验来看病：问一两个问题，听一两个问题，然后开药。这种对数据的不同的处理方式是数据挖掘和传统的数据分析的主要区别。1。说实在的，我们已经在某些方面具有相当的信息化程度了。你去任何一家医院看病，哪一个窗口没放着一台Pc?医生暗示你可以离开的时候，值班的护士已经在她的Pc上键入了许多你的资料。于是你直接可以去划价、取药，连下一次的预约也有人安排好了。前天，