基于costsensitive的数据挖掘算法研究的任务书.docx
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基于costsensitive的数据挖掘算法研究的任务书任务标题:基于cost-sensitive的数据挖掘算法研究任务描述:此研究任务将会探讨基于cost-sensitive的数据挖掘算法的研究及应用。实际问题中,不同的错误类型有着不同的代价,如在欺诈检测问题中,将一个非欺诈交易分类为欺诈交易的代价相较于将一个欺诈交易分类为非欺诈交易而言要大得多。因此,将传统的数据挖掘方法应用于成本敏感场景可能会导致对代价高的错误类型处理不足。此项研究旨在利用成本敏感的数据挖掘算法来解决此类问题。任务重点:1.回顾现有
基于压缩数据的数据挖掘算法的研究的任务书.docx
基于压缩数据的数据挖掘算法的研究的任务书任务名称:基于压缩数据的数据挖掘算法研究任务背景:随着数据量的不断增加,数据挖掘以及数据处理的问题也日益严重。为了解决这个问题,压缩技术成为了一种非常有效的手段。在压缩数据的同时,我们可以保留大部分原始数据的特征,使数据仍然具有有用的挖掘价值。因此,基于压缩数据的数据挖掘算法具有广泛的应用前景,包括图像处理、模式识别、神经网络等领域。任务目标:本任务旨在研究基于压缩数据的数据挖掘算法,包括但不限于以下几个方面:1.基于压缩数据的聚类算法,研究在压缩数据的条件下如何有
基于密度的离群数据挖掘算法研究的任务书.docx
基于密度的离群数据挖掘算法研究的任务书任务书1.研究背景在数据挖掘领域中,离群数据一直是一项重要的问题。由于其与其它数据点的区别明显,离群数据往往具有很强的异常性和重要性。因此,对于离群数据的发现和分析成为了数据分析与挖掘领域中的一项重要任务。密度聚类是一类典型的离群数据挖掘算法,它可以将数据点根据其密度分布特征划分到不同的簇中,并且可以将簇中的离群点识别出来。2.研究目的本研究旨在深入探究密度聚类算法在离群数据挖掘中的应用。具体目标包括:-系统分析现有密度聚类算法在离群数据挖掘中的应用效果和不足之处-探
基于关联规则的数据挖掘算法研究的任务书.docx
基于关联规则的数据挖掘算法研究的任务书任务书一、任务概述数据挖掘作为一种快速有效的数据分析方法,在互联网时代得到了广泛的应用。关联规则是数据挖掘领域中最为经典的算法之一,被广泛应用于市场分析、商业智能领域中的商品推荐、交叉销售、广告投放等数据分析和业务决策场景中。本次任务旨在研究基于关联规则的数据挖掘算法,并从学术和实践角度探究关联规则算法的原理、应用场景及其实现。二、任务要求1.研究关联规则算法的基本原理,掌握Apriori算法及FP-Growth算法的基本概念、思路和实现方式。2.了解关联规则算法在市
基于XML的Web数据挖掘及关联算法的研究的任务书.docx
基于XML的Web数据挖掘及关联算法的研究的任务书任务书任务名称:基于XML的Web数据挖掘及关联算法的研究任务背景:随着Web应用的不断发展,Web上的数据也越来越多,如何挖掘这些数据已成为一个热门的话题。Web数据挖掘是指从Web中获取和提取有用的信息的过程,包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据挖掘和数据可视化等步骤。XML是一种标准化的数据格式,可以用于表示和交换Web上的数据。本任务主要研究基于XML的Web数据挖掘及关联算法。任务要求:1.熟悉Web数据挖掘的基本概念和流程,具备较强的理论基础