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高级人工智能第十三章-MSMiner ppt

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  • 更新九州ju111net手机登录:2018-03-31
  • 素材类别:行业PPT
  • 素材格式:.ppt
  • 关键提要:高级人工智能第十三章-MSMiner,人工智能
  • 素材版本:PowerPoint2003及以上版本(.ppt)
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这是高级人工智能第十三章-MSMiner ppt,包括了研究背景,MSMiner体系结构,元数据,数据仓库平台,数据采掘集成工具等内容,欢迎点击下载。

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高级人工智能第十三章-MSMiner ppt

PPT内容

常识发现
主要内容
研究背景
MSMiner体系结构
元数据
数据仓库平台
数据采掘集成工具
典型的常识发现系统(3)
 常识发现工具SAS(1)
 常识发现工具SAS(2)
 常识发现工具Intelligent Miner
 常识发现工具Clementine
数据挖掘工具: 公用系统
MLC++
Matlab
Brute
 常识发现工具MSMiner
MSMiner的特点
提供决策树、支撑向量机、粗糙集、模糊聚类、基于范例推理、统计方法、神经计算等多种数据挖掘算法,支撑特征抽取、分类、聚类、预测、关联规则发现、统计分析等数据挖掘功能,并支撑高层次的决策分析功能。
实现了可视化的任务编辑环境,以及功能强大的任务处理引擎,能够快捷有效地实现各种数据转换和数据挖掘任务。
可扩展性好。转换规则和挖掘算法是封装的、模块化的,系统提供了一个开放的、灵活通用的接口,使用户能够加入新的规则和算法。
容易进行二次开发。
数据仓库:  特征
面向主题
集成性
稳定性
随九州ju111net手机登录变化
数据仓库: OLAP
ROLAP: Relational OLAP
MOLAP: Multidimensional OLAP
HOLAP: Hybrid OLAP
数据挖掘和数据仓库的结合
数据仓库为数据挖掘提供经良好处理的数据源
数据挖掘为数据仓库提供深层数据分析手段
MSMiner体系结构
设计目标:
 提供快捷有效的数据挖掘解决方案。
设计要求:
开放性
可扩展性
效率
易用性
MSMiner体系结构
元数据的内容
关于外部数据源的
关于内部数据的(包括数据库、表、字段的信息)
关于数据仓库的(包括事实表、维表、立方以及其它的中间表)
关于用户信息的
数据采掘算法(包括算法的参数信息)
关于采掘任务的(包括采掘步骤、每个步骤的所用的参数)
元数据:元数据库
元数据:元数据对象模型
设计思路
一致性
完备性
易维护性
元数据的结构
数据仓库平台:结构
数据仓库平台:数据抽取和集成
数据的简单抽取和集成
数据的复杂处理
面向数据挖掘的数据预处理
数据抽取和集成:  MSETL
MSETL系统作为MSMiner数据挖掘平台的一个重要组成部分,主要完成从业务数据源到分析数据源的转换功能。具体包括从异质业务数据源中抽取需要的数据,对这些数据进行多种预处理,把经过处理后的数据装载入指定数据仓库/数据库
数据抽取和集成:  MSETL
数据抽取和集成:  MSETL
支撑多种数据源和目的数据库
良好的可扩充性
高效率的调度实行功能
增量更新功能
数据抽取和集成:  MSETL
数据抽取和集成:  MSETL
数据仓库平台:数据仓库建模
OLAP
MOLAP, ROLAP, HOLAP
OLAP 的操作
Slice (切片)
Dice (切块)
Roll up (上卷)
Drill down (下钻)
Pivot  (旋转)
OLAP方案 采用了自主开发的 OLAP Server
数据立方体
数据仓库平台:OLAP的实现
数据挖掘集成工具:结构
数据挖掘集成工具:数据挖掘任务模型
数据挖掘集成工具:数据挖掘任务模型
步骤对象BNF语法定义:
<StepObject> ::= <Attribute_List>;<Method_List>
<Attribute_List> ::=
  [<Attribute>|<Attribute>;<Attribute_List>]
<Attribute> ::= <Name>,<Value>
<Method_List> ::= [<Method>|<Method>;<Method_List>]
<Method> ::= <Name>,<Script>
<Name> ::= [<char>|<string>]
<Value> ::= [<char>|<string>|<integer>|<float>]
<Script> ::= <DML_Sentence>*
数据挖掘集成工具:编辑任务模型
任务向导
数据挖掘集成工具:编辑任务模型
任务编辑图板
数据挖掘集成工具:处理任务模型
数据挖掘集成工具:处理任务模型
任务规划和说明实行
数据挖掘集成工具:DML语言
DML函数
数据挖掘集成工具:内嵌
决策树
SOM神经网络
粗糙集
关联规则
决策树
常识约简
常识约简——在保持常识库的分类或决策能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要常识
冗余常识——资源的浪费;干扰人们作出正确而简洁的决策
Rough Set——把那些无法确认的个体都归属于边界线区域,而这种边界线区域被定义为上近似集和下近似集之差集(Z.Pawlak )  
常识约简是粗糙集的核心内容之一
Rough Set约简
数据挖掘集成工具:外联
BP神经网络
统计分析
模糊聚类
超曲面分类
SVM
贝叶斯网络
基于范例推理(CBR)
隐马尔科夫模型(HMM)
BP用于预测
统计工具
线性回归模型 ——一元线性回归、多元线性回归、逐步回归
非线性回归模型——二次曲线、三次曲线、指数曲线、幂指数曲线、生产函数等模型
确定型九州ju111net手机登录序列模型——指数平滑法、趋势移动平均法(水平趋势、线性趋势和二次曲线趋势)、成长曲线模型(Compertz曲线、Logistic曲线和修正指数曲线 )、季节指数法
随机型九州ju111net手机登录序列模型(自回归-移动平均模型ARMA)
相关分析
自回归移动平均( ARMA)
模糊聚类
基于传递闭包的模糊聚类 ——计算模糊相似矩阵的传递闭包, 从而获得传递闭包法的模糊聚类
基于摄动的模糊聚类 ——参数系 相似矩阵的最优模糊等价阵及其等价标准型获得失真最小的模糊聚类
数据挖掘集成工具:可扩展算法库
算法注册
MSMiner的应用:计算机选案
MSMiner的应用:计算机选案
挖掘
结果:
进一步的工作
与用户合作开发应用实例
进一步完善工作流
完善和丰富数据挖掘算法库
算法评测功能。
谢 谢 THANK  YOU
 

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