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时间:2020-05-09
《“层次分析法构建挖掘模型”的基本内涵及应用效能研究-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、更放有.高教2014年3期ShaanxiJiaoyu·Gaojiao理工农医博览“层次分析法构建挖掘模型’’的基本内涵及应用效能研究【摘要】笔者以复杂的数据环境为研究对象,提出了层次分析法构建挖掘模型的主体结构与应用效能,从而王瑾为当前复杂数据环境中的数据挖掘提供一种新的应用策略。【关键词】复杂数据环境多维数据挖掘层次分析法构建挖掘模型应用效能一般来说,在系统的“层次分析法构建挖掘模型”体系结构之型学习与评估的影响关系方面,首先是各个M—KPI刷新模型,、知识数据库、数据挖掘处理方法、由此产生适合于新数据内容的模型;其次通过“Analytics
2、Data”数据模型学习与数据模型评估等几个方面的重要内容。该系统从来评估各个模型,因此,输入迥异的需求数据,也能够产生不同整个战略的高度、不同层面的技术水平以及差异化的抽象层面来的线性结构图。通过综合分析各个KPI的影响,各个M—CSF也支撑不同挖掘组件之间的设置与组合,随后再重新设计、实施整个就形成了特定的自适应影响的波动效果图。数据挖掘过程,最终形成—个合理的“数据挖掘模型结构”。层次分析法构建挖掘模型中包括诸多的成功关键因素,其具体来说,“层次分析法构建挖掘模型”从不同的角度和层中,分类一CSF作为层次分析法构建挖掘模型中一个非常重要次上
3、对整个数据挖掘的过程进行结构化、系统化的处理和改的成功关键因素,其目的是学会一个分类模型或者是分类函数,进。在层次分析法构建挖掘模型流程开始的时候,为了提升整从而把复杂数据库中的数据项映射到特定类别中的某一个模型个模型的准确性与高效性,知识数据库会与各种挖掘模型方法之上,由此实现数据信息的聚合、分类与预测活动。从系统内容通过交互或者是互动的方式实施系统模型的自我学习。随后,的角度来说,分类一CSF中包含决策树算法、Bayes算法等诸多每一个模型也会与知识数据库的构成部分之一AnalyticalBase计算方式。比如Bayes分类算法假设是在特定
4、的数据样本中通通过交互的方式对现存的模型系统进行打分和评估。在完成了过一个n维特征的向量来描述n个属性特征的值。也即是说,具体的评估与打分工作之后,它便会进入到挖掘模式环节,然x={x,x2,x3,⋯⋯,m},如果拥有m个类别,就可以使用C。,C后对比分析每一个“挖掘模型方法”,对其进行聚类、分类、回归c⋯一,Cm来进行表示。预存一个未知的数据样本X,也即是等相关的处理活动,最后会在挖掘模式层之中按照从优至劣的没有类标号,如果将其分配给类ci,也就一定会存在P(ci/)【)>P顺序将各种模型进行排列,并通过数据表格的方式表示出来。(Cj/X),
5、1≤i≤m,1≤j≤m,j≠i。一般来说,“优秀”的挖掘模型处于结构的最顶端,随后的是“成根据此原理,对于所有类P(x)都为常数,因此P(Ci/X)作为功”的挖掘模型。这些以数据表格呈现出来的排列结果会传输最大化后验概率能够转换成为P(x,ci)P(Ci),即最大化先验概给执行引擎进行相关的处理,也即是对“优秀”挖掘模型进行数率。假设诸多属性和元组存在于训练数据集之中,核算P(i)据的挖掘与预测活动。在充分使用“AnalyticalBase”与“Knowl—开销的概率就非常高。因此,大部分情况下假设各个属性的取edgeEngine”的时候,执行
6、条件不同,挖掘模型评估结果的质量值都是相互独立的。在此情况下,就能够从训练数据库中获得水平也会呈现出比较大的差异,但是其模式分支可以自由地进先验概率P(X/Ci),P(X~Ci),P(X~/Ci),⋯⋯P(Xn/Ci)。依据此行插播,因此,不仅大大提升了工作效率,而且准确性也会随之种计算方式,针对特定的未知样本X,可以先计算出x样本属有明显的提高。这是层次分析法构建挖掘模型的优良之处。于每一个类别ci的概率,随后以概率最大的类别作为该未知“层次分析法构建挖掘模型”的数据挖掘与处理的流程可样本的类别。以概括为:首先是建立相应的层次结构;其次是与知
7、识数据库为了识别该模型数据预测结果的准确性,笔者以某医院的进行相关的交互活动;第三是对既定模型系统的分析和学习;医疗数据作为数据库样本来进行数据挖掘的验证。首先通过第四是选择和评估合适的模型样式。在整体的层次结构设计过DRUGIN系统来建立和学习该模型系统,随后采用DRUG4N的程中,通过先分解、后综合的思想达到对“层次分析法构建挖掘真实数据来评估ACMC建立的诸多模型样式,最终通过该系统模型”系统分析的目的。得到Bayes分类算法所构建的系统模型作为取得的最优模型样模型学习、模型评估以及模型学习与评估的影响关系是式。在此基础上,笔者使用该模型
8、来决定特定患者该使用什么样“层次分析法构建挖掘模型”中的三个重要概念。第一,模型学习类型的药品。主要是在M—KPI环节实现的。其核心目的在于通过使用新
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