05 2014 档案

时间序列数据挖掘综述
摘要：时间序列数据挖掘综述http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/33d609ec4d936204560f1d14一、引言 时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，是一类重要的复杂数据对象。作为数据库中的一种数据形式，它广泛存在于各种大型的商业、医学、工程和社会科学... 阅读全文
posted @ 2014-05-22 09:36 puckpuck 阅读(5001) 评论(0) 推荐(0)
基于ARMA模型的ECG聚类算法研究
摘要：摘要: 对心电信号( ECG) 这种高维的时间序列进行聚类，最重要的方面之一即进行特征提取!本研究提出利用自回归和移动平均( ARMA)模型拟合?ZK 信号，以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类!但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率，所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类... 阅读全文
posted @ 2014-05-21 18:41 puckpuck 阅读(641) 评论(0) 推荐(0)
参考文献引用格式
摘要：国家标准《文后参考文献著录规则》(GB7714-87)、《科学技术期刊编排格式》(GB/T3179-92)以及《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》，并采用顺序编码标注制。 1. 引用的文献在文内标注格式 对论文所引用的文献，要按它们在文中出现的先后，在文献的著者或成果叙述文字的... 阅读全文
posted @ 2014-05-21 13:35 puckpuck 阅读(51652) 评论(0) 推荐(0)
hadoop相关资料
摘要：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eee7fb60101cxdv.html发展历程http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7239390/ 实战实力http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca002... 阅读全文
posted @ 2014-05-21 09:01 puckpuck 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)
时间序列数据挖掘（英文部分看不懂）
摘要：时间序列分析建模最大的优点在于不必深究信号序列的产生背景，序列本身所具有的时序性和自相关性已经为建模提供了足够的信息，只需要有限的样本序列，就可以建立起相当高精度的预测模型，但其存在低阶模型预测精度低、高阶模型参数估计难度大的不足。缺点：为了捕获整个事件，需要对不同时期的数据进行观察，这样增加数据维... 阅读全文
posted @ 2014-05-15 15:55 puckpuck 阅读(571) 评论(0) 推荐(0)
数据挖掘常见分析方法
摘要：数据挖掘常见分析方法http://blog.csdn.net/lpxuan151009/article/details/5332589一、回归分析目的：设法找出变量间的依存(数量)关系,用函数关系式表达出来。所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关... 阅读全文
posted @ 2014-05-15 08:41 puckpuck 阅读(914) 评论(0) 推荐(0)
数据挖掘
摘要：什么是分类和预测？分类和预测具有大量应用，包括欺诈检测、针对销售、性能预测、制造和诊断。例如，可以建立一个分类模型，对银行贷款应用的安全或风险进行分类（那些贷款申请者是“安全的”，，银行的“风险”是什么）；也可以建立预测模型，给定潜在顾客的收入和职业，预测他们在计算机设备上的花费。市场经理需要数据分... 阅读全文
posted @ 2014-05-13 17:30 puckpuck 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)
数据挖掘-1
摘要：数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）OLAP是一种分析技术，具有汇总，合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。但，对于深层次的分析，如数据分类，聚类和数据随时间变化的特征，仍然需要其他 分析工具。尽管市场上已有许多“数据挖掘系统”，但是并非所有的 都能进行真正的数据挖... 阅读全文
posted @ 2014-05-05 16:03 puckpuck 阅读(261) 评论(1) 推荐(0)