53、新冠疫情与指纹识别安全的数据分析与技术应用-优快云博客

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在全球新冠疫情的大背景下，对疫情相关数据进行分析以采取有效的预防措施至关重要。通过对全球大量数据集的处理和分析，运用回归等方法来确定各种因素对疫情的影响。

数据挖掘是利用不同工具提取数据以及变量之间关系的过程。在机器学习中，数据挖掘有多种方法，可用于学术研究、决策系统等多个领域。例如，使用J48、K - means、KNN等算法分析记录，还能通过数据挖掘对相似数据进行聚类，提高数据检索效率。

回归分析是其中一种重要方法，用于确定自变量对因变量的影响。以线性回归为例，最佳拟合线能最好地表达数据点之间的关系，如通过绘制温度和湿度的关系，可预测温度对湿度的影响。

在新冠疫情分析中，使用了包含位置、日期、新病例、新死亡人数、总死亡人数、吸烟习惯、糖尿病患病率等众多属性的数据集。重点关注了“糖尿病”和“吸烟”这两个自变量对“总死亡人数”这个因变量的影响。