本文目錄一覽：

• 1、數(shù)據(jù)挖掘的算法及技術(shù)的應(yīng)用的研究論文
• 2、王方石論文及著作
• 3、論文閱讀_時(shí)序聚類K-Shape
• 4、基于密度的聚類算法(3)——DPC詳解
• 5、論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些
• 6、讀《不等長時(shí)間序列滑窗STS距離聚類算法》論文

數(shù)據(jù)挖掘的算法及技術(shù)的應(yīng)用的研究論文

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于軟件檢測，首先要確定測試項(xiàng)目，結(jié)合到用戶需要，對測試內(nèi)容進(jìn)行規(guī)劃，從而確定測試方法，并制定出具體方案。

一般來說企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘主要遵循以下流程——準(zhǔn)備數(shù)據(jù)， 即收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行積累， 此時(shí)企業(yè)就需要知道其所需要的是什么樣的數(shù)據(jù)， 并通過分類、編輯、清洗、預(yù)處理得到客觀明確的目標(biāo)數(shù)據(jù)。

Web數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到Web應(yīng)用中，即從現(xiàn)有的Web文檔和活動(dòng)中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據(jù)信息。

Sunil等人成功開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘工具，證明了遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的有效性和潛力。此外，遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗集等技術(shù)的結(jié)合，進(jìn)一步拓展了其應(yīng)用領(lǐng)域。決策樹方法，作為一種預(yù)測模型，通過數(shù)據(jù)分類和信息熵等手段，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速分類和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的高效性。

聚類算法是數(shù)據(jù)挖掘中用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中相似或相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)群體的技術(shù)。它根據(jù)數(shù)據(jù)的特征，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)不同的組或簇。這些組或簇中的數(shù)據(jù)在某種度量標(biāo)準(zhǔn)下相似度較高。常見的聚類算法包括K-均值聚類、層次聚類等。聚類算法廣泛應(yīng)用于市場細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析等場景。

王方石論文及著作

他的研究還涉及到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全性，如《電子商務(wù)的安全性》和《網(wǎng)絡(luò)安全問題及相關(guān)對策的探討》等論文，發(fā)表在2001年中國計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)年會(huì)會(huì)議論文集中（2001年中國計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)年會(huì)會(huì)議論文集 ）。

論文閱讀_時(shí)序聚類K-Shape

1、這是一篇發(fā)表于2015年SIGMODE數(shù)據(jù)管理國際頂會(huì)的論文，它主要針對時(shí)序數(shù)據(jù)的聚類問題，提出了K-Shape方法。與以往的方法相比，它優(yōu)化了距離計(jì)算方法，質(zhì)心計(jì)算方法，還引入了提取頻域特征方法，以提升效率。作者認(rèn)為它是一種獨(dú)立于領(lǐng)域、高精度、高效率的時(shí)間序列聚類方法。

2、model.get_prediction(start='；201001'；）則得到用擬合模型計(jì)算出來的樣本內(nèi)201001-201131的預(yù)測值；model.get_forcast(step=5)則得到樣本外推5期即201001-201031五個(gè)月的預(yù)測值；注：model.get_prediction也可做外推值的預(yù)測，設(shè)定好具體終止周期即可。

3、論文名稱：P2B： Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 作者信息：該文提出了一種名為P2B的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，旨在實(shí)現(xiàn)3D對象在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的追蹤。P2B網(wǎng)絡(luò)通過定位潛在的目標(biāo)中心，實(shí)時(shí)地提出基于點(diǎn)的目標(biāo)區(qū)域提議，并進(jìn)行聯(lián)合驗(yàn)證，從而實(shí)現(xiàn)追蹤。

基于密度的聚類算法(3)——DPC詳解

1、基于密度的聚類算法（2）——OPTICS詳解 DPC簡介 2014年，一種新的基于密度的聚類算法被提出，并在Science上發(fā)表，引起了廣泛關(guān)注，至今仍是一種較新的聚類算法。

2、基于密度的聚類算法是一種根據(jù)對象周圍的密度進(jìn)行聚類的方法，它能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，并且對噪聲數(shù)據(jù)有很好的魯棒性。 基于密度的聚類算法的定義與原理 基于密度的聚類算法是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種重要技術(shù)。

3、劃分聚類(Divisive Clustering)：劃分聚類方法從原始數(shù)據(jù)集中選擇一個(gè)點(diǎn)作為種子點(diǎn)，然后將種子點(diǎn)周圍的密度較高的區(qū)域與種子點(diǎn)合并成一個(gè)新的簇。接著，在剩余數(shù)據(jù)集中選擇一個(gè)密度最高的點(diǎn)作為新的種子點(diǎn)，重復(fù)上述過程，直至所有點(diǎn)都被劃分到某個(gè)簇中。

論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些

1、非參數(shù)檢驗(yàn)：非參數(shù)檢驗(yàn)是在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數(shù)據(jù)對總體分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法。主要方法有：總體分布的卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)、單樣本K-S檢驗(yàn)等。

2、文獻(xiàn)綜述法：通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，了解已有的研究成果和觀點(diǎn)，為自己的研究提供理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。實(shí)驗(yàn)法：通過設(shè)計(jì)和實(shí)施實(shí)驗(yàn)，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出結(jié)論。問卷調(diào)查法：通過設(shè)計(jì)問卷，收集被調(diào)查者的意見和看法，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出結(jié)論。

3、描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是最基本的分析方法，用于描述數(shù)據(jù)集的基本特征，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。這種方法可以幫助我們了解數(shù)據(jù)集的基本情況。探索性數(shù)據(jù)分析：這種方法主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢。常用的探索性數(shù)據(jù)分析方法包括直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等。

讀《不等長時(shí)間序列滑窗STS距離聚類算法》論文

）時(shí)間序列聚類的研究一般采用等長劃分，會(huì)丟失重要特征點(diǎn)，對聚類結(jié)果有負(fù)面影響。2）采用時(shí)間序列測量值不能準(zhǔn)確度量相似度。如下埃博拉出血熱、衛(wèi)生部在數(shù)值上很相似，但教育部和衛(wèi)生部在形狀更相似。若是以形狀作為度量傳統(tǒng)的歐氏距離可能就不太合適了。