6、数据挖掘:从数据准备到决策树归纳

数据挖掘:从数据准备到决策树归纳

在当今信息爆炸的时代,数据挖掘成为了从海量数据中提取有价值信息的关键技术。本文将深入探讨数据挖掘过程中的两个重要方面:数据准备和决策树归纳。

1. 数据准备

数据准备是数据挖掘的基础步骤,它直接影响到后续挖掘结果的质量。在进行数据挖掘之前,我们需要对原始数据进行处理,以确保数据的质量和可用性。

1.1 URL地址与代码示例

以下是一些URL地址及其对应的代码示例:
| URL地址 | 代码 |
| — | — |
| www.s1.de/index.html | A |
| www.s1.de/support/ | B |
| www.s1.de/support/esc.html | C |
| www.s1.de/support/service-not found.html | D |
| www.s1.de/service/supportpack/index_content.html | E |
| www.s1.de/service/supportpack/kontakt.html | F |

1.2 用户行为路径示例

下面展示了用户在网站上的行为路径记录:
| 用户名称 | 时间 | 路径 |
| — | — | — |
| USER_1 | 1:54 | A |
| USER_1 | 2:20 - 2:22 | B -> C |
| USER_1 | 3:11 | B |
| USER_1 | 3:43 - 3:44 | E

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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