聚类分析方法及工具应用研究

聚类是数据挖掘领域的一个重要的研究方向。本文介绍了聚类的基本概念及主要方法,通过具体实例对当今国际上先进的数据挖掘工具(SPSS 和 DBMiner)聚类的性能进行了对比,最后得出了结论。

基于用户数据挖掘的图书馆图书采购模式研究

[目的/意义]探讨基于数据挖掘的图书馆图书采购模式,为提高图书采购工作效率提供参考。[方法/过程]通过文献调研,了解国内外图书馆图书采购现状以及数据挖掘技术在图书采购中的应用,构建基于用户数据挖掘的图书采购模式,包括收集原始数据、数据预处理、数据挖掘、分析数据并制定采购计划。该采购模式运用SPSS工具,结合分类和回归算法,构建决策树分析数据。[结果/结论]该采购模式提高了图书借阅率和图书采购效率。

龙格库塔程序的似然蜕变关系识别方法

为解决蜕变测试中的蜕变关系识别问题,提出一种似然蜕变关系识别方法。根据程序算法层面的数学性质,结合领域知识给出识别输入模式的指导规则;利用SPSS工具从程序输出结果中自动化地挖掘出相应的输出模式,使输出模式的挖掘过程既简单又高效;通过产生新的测试数据来检验输入、输出模式,获得一批有意义的似然蜕变关系。通过常微分方程龙格库塔算法程序实例,验证该方法能有效地识别出似然蜕变关系,为识别真正的蜕变关系提供了一种途径。