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血液溶浆机在选择技术时就越
日期:2016/11/17 9:00:09

少。所应用的技术越多,用户血液溶浆机在选择技术时就越困难。这就像在商场里选电视机一样,电视 的品牌越多,选择时就越困难,因为这些品牌 间的区 别并 不大。同 样,在理解 了数 据挖 掘技 术以及它们之间的相似性之后,就会发现,最初对这些技术上的不同理解只是因为没有很好 的理解这些技术本身,一旦理解技术本身之后,就知道这些技术之间是十分类似。 要对数据挖掘技术进行比较,应首先对 使用这 些技 术数 据挖掘 产品 进行评 价。评 价通 常可从三个方面考虑。第一个是商业评价,它更多考虑市场特点。第二个是应用评价,它立 足于比较细节的层次,说明了某一技术在哪个应用领域效果最好,在哪个应用领域使用效果 不好或者不能使用。第三个是算法评价,是最详细的评价,它是从数据挖掘的最低层比较这 些技术。数据挖掘技术在 算法 评 价上 的表 现直 接影 响 它在 商业 和应 用评 价 上的 排 名。例 如,在算法评价上,如果处理干扰数据的能力很高,那么在

 

商业评价上,表明其有更高的自适 应性能。 (1) 商业评价 商业评价主要评价数据挖掘技术的商业价 值。在评 价过 程中,考 虑的不 是学 术中 的速 度或性能,而是商业团体所遇到的现实问题。因 为有 些数 据挖掘 技术 不能实 际应 用到 商业 中去,只是停留在学术研究上。 (2) 应用评价 应用评价主要侧重点是帮助一个特定应用 选择 数据挖 掘算 法。在特 定应 用中,一 些数 据挖掘技术的易用性要比另一些技术要好。例如,决 策树 和神经 网络 都能够 从数 据库 中产 生规则,但是一般来讲,如果要发现数据库中所有关联规则或有趣的规则,那么,规则推理技 术就是最有效的方法。再 比如,在 文字 的识 别 和处 理上,决 策树 和 神经 网络 都是 可 用的 算 法,但是最好的方法则是邻近搜索算法。 (3) 算法评价 算法评价从算法本身来详细地说明算法的 优缺 点。例如,在 比较 时可以 将准 确性 作为 10.1 数据挖掘及其应用 353 一个指标,但是如果一个算法本身没有办法处理一定程度上受到破坏或干扰的数据,那么算 法的准确性又能说明 什 么?或 者,如 果 一个 算 法 本身 运 行 很 快,例 如 在 10 min 内处 理 10 GB的数据,但是如果前期数据的准确需要一个月,这个算法又有什么用? 总而言之,对数据挖掘算法的比较一定要选择一个衡量的标准,而标准的选择也是比较 困难的,因为在一个评价标准下表现优秀的算 法,在另 一个标 准下 并不 一定优 秀,所以 这要 根据用户的实际

 

情况而定。上面只是给出了评价数据挖掘算法时,可以考虑的三个方面,仅 供参考。 10.1.7 数据挖掘的过程 数据挖掘是一个依赖应用的问题,不同的数 据挖 掘应 用可能 需要 不同的 数据 挖掘 技术 进行处理,处理流程可能也会有所不同。一般 情况 下,数据挖 掘的 过程 包括5 个步 骤:确定 业务对象、数据准备、数据挖掘、结果的解释评价与可视化以及知识同化,如图10.2所示。 图10.2 数据挖掘的基本过程 1. 确定业务对象 清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘 的目的 是数 据挖 掘的重 要一 步。挖掘 的最 后结 构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则是带有盲目性 的,是不会成功的。

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