科技创新研究国际杂志
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| NishantDhiman1AbhishekTyagi2 计算机工程系M.Tech印度PunjabJalandhar Punjab India2 |
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数据挖掘从大数据库发现知识的有用工具为此我们需要适当的分类方法算法本文讨论土壤搭建问题 并用适当的聚类清除语言算法是我们从数据挖掘集群中所见最优技术之一,但问题与语言算法是,当使用大数据集或小数据集时,它缺因此,在我们的研究工作中,我们将实施ID3ALGORITHM并用CU值算法检验精度条件问题在于创建新组检查应用算法 如果我们提高隐私度或不提高精确度是否可以改变精度研究结果告诉我们土壤属于施肥集团
关键字 |
| 数据挖掘、分类算法、土壤搭建 |
导 言 |
| 数据挖掘是从大型数据库提取隐藏预测信息这是一种强势新技术,极有潜力帮助公司关注数据仓库中最重要的信息数据挖掘工具预测未来趋势和行为,允许企业主动知识驱动决策三大数据挖掘技术为回归、分类和聚类.但在此使用分类分组数据分类只有修改并识别集群才可能实现。实验研究中 我们的目标是通过应用区搜索算法 找出特定区域最大数集群分类总基于两样东西,选择分组区域分类和选择区域应用的数据集类型提高搜索技术精度,任何人都需要注重两点,即数据集是否以适当方式分组化,集群定义,是否适合分类区集群化任务划分一组对象(即集群化),使同一集群中对象比其他集群中对象相近性更多(从某种意义上或另一种意义上)。集群化是探索数据挖掘的一项主要任务,也是包括机器学习在内的许多领域使用的统计数据分析常用技术模式识别、图像分析、信息检索和生物信息学[1] |
二.分类缩略语 |
| 论文分类使用两种算法 |
| A.K平均值算法 |
| 数据挖掘中,k值聚类是一种聚类分析方法,目的是将n观察分解成k集群,其中每项观察均值最接近聚类生成数据空间分治 Verona单元格.K-bourses(Macqueen,1967年)是最简单、最不受监督学习算法之一,解决已知聚类问题程序简单易解地通过数组固定前缀集分类主思想是定义kcroids,中心机器人应隐蔽地布置,因为不同位置产生不同结果越多越好选择 越远越好下一步取属于给定数据集的每一点并联结到近似子机无点等待时,第一步完成并完成小群化值此点,我们需要重新计算 k新机器人作为前步生成集群的条形中心k新机器人后,新绑定同一组点和近近新机器人间循环生成 [5]由此循环结果,我们可能注意到 kcroids逐步改变位置直到不做更多修改换句话说,小机器人不再移动算法由下列步骤组成: |
| 开工将K点移入正分组对象所表示空格点表示初始类小机器人 |
| 二叉分配对象组最接近croid |
| 3级所有对象都分配后,重算Kcroids位置 |
| 4级重复步骤2和3直到小机器人停止移动产生对象分组计算取最小度问题在于计算难度(NPhard),然而高效启发式算法常用快速归并本地最优通常与期望最大化算法相似,高斯分布法通过迭代精化法使用两种算法[2] |
| .b.ID3算法 |
| ID3算法用于构建决策树,并配有非分类属性C1C2. |
| 绝对属性C 训练集记录 |
| 函数ID3 |
| R:非分类属性集 |
| C:绝对属性 |
| s:训练集 |
| 返回决策树开始 |
| s为空时返回单节点并失效; |
| s由记录组成 均值绝对属性 |
| 返回单节点求值 [7] |
| 如果R为空,则返回单节点,以值表示S记录中最常用的绝对属性值记录分类不当 |
| LetD属性最大增益R |
| let{dj#j=1、2.m}为属性D值 |
| let{Sjj=1、2.m}组成s子集并存带值dj记录属性D返回树上标有root标签D和arcs标签d1d2.dm |
| ID3(R-{D},C,S2,.ID3(R-{D},C,Sm); |
| 结束ID3[3]; |
三.数据集 |
| 内存二进制数据集处理库中的土壤立体问题 并应用到编程板上matlab中我们执行不同的分类算法并预测有用结果,这对新用户和新研究者将大有帮助 |
| 数据链Our代码 |
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四.果实 |
| 结果显示多组概念,以便我们可以检查事物的精度现在就要实现它,首先我们需要随机属性4随机属性即a、b、c和d |
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V级结论 |
| 数据挖掘分类算法应用土壤勃起问题.中我们实施ID3ALGORITHM并用CU值算法检验精度值,如果我们提高隐私度,则精度下降结果显示,土壤属于哪一类和土壤中养分量 |
引用 |
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