数据挖掘基础知识（1）------K邻近法中的kd搜索树

最新推荐文章于 2025-09-15 09:02:41 发布
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#数据挖掘

本文简要介绍了KD搜索树及其优化版本的基本概念，并计划在未来深入研究这些数据结构的相关知识。

先记录下来，等着对基本的数据挖掘知识掌握之后在细看

1· kd搜索树

2· 优化的KD搜索树

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参考链接

算法实战应用案例精讲-【数据分析】基于R语言的时序分析（附R语言代码）
qq_36130719的博客
01-11 1588
时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰不仅作用于X(T)，而且影响T时刻以后序列的所有观察值。附加性异常：additive outlier (AO)，造成这种离群点的干扰，只影响该干扰发生的那一个时刻T上的序列值，而不影响该时刻以后的序列值。
全面的kd搜索树
12-25
一种功能实现全面的kd搜索树，简单灵活，容易使用
数据挖掘必备基础知识
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If you can dream it,you can do it.
08-13 1万+
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。
数据仓库和数据挖掘基础知识点
汤庆
02-15 1万+
                                                第一章  数据仓库和数据挖掘概述 一、概念题 1、数据仓库的定义是什么？      答：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中央决策制定过程。 2、数据仓库的特点是什么？     答：数据仓库的特点是：   （1）数据仓库是面向主题的；   （2）数据...
数据挖掘之基础知识
thy_2014的专栏
10-27 596
一、背景 数据挖掘，差不多好些年了吧，各种各样的挖掘算法都有了。 但是对于数据挖掘这个词语，我们最容易想起的故事应该是啤酒尿不湿，据说某年沃尔玛的数据挖掘大神们对超市的售货情况做了一次挖掘，发现有一批人喜欢买啤酒和尿不湿，真是很奇怪的又有趣的事情，后来沃尔玛真的就把啤酒和尿不湿放在相邻的商品架上，结果销量大增了。后来这些大神们对这一现象的解释是早上妻子嘱咐老公下班回家买尿不湿，然后男的进超市后
数据挖掘基础知识
weixin_33752045的博客
11-12 449
一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与 日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背 景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来...
最近令近点对.zip_-baijiahao_c++最近邻点对_differencep6x_最近邻近点对_最近邻问题
09-23
在计算机科学领域，最近邻问题是一项基础且重要的任务，特别是在数据挖掘、机器学习以及图形处理等应用中。本文将深入探讨如何使用C++语言来实现最近邻近点对的算法，结合《算法导论》中的理论知识，为解决这类问题...
数据挖掘与知识发现核心解析
最新发布
dd012的博客
09-15 1047
本文深入探讨了数据挖掘的核心目标、知识发现过程（KDP）标准化的必要性、CRISP-DM模型中的评估与部署步骤、监督机制的引入方式、回归模型选择、决策树边界表达、变量类型区分、基于规则的购车问题建模、SQL命令执行模式、数据仓库特性、离散化算法、距离函数比较、聚类与矢量量化的区别等内容。此外，还涉及模型评估方法、噪声处理技术、模糊集与隶属函数设计等关键主题，全面覆盖数据挖掘与机器学习的基础理论与应用实践。
数据挖掘与scikit-learn入门
数据挖掘基础 使用Python进行数据挖掘是一个强大且灵活的方式。若能运行相关代码，便为后续的学习搭建好了基础。这里使用Jupyter Notebook来运行代码，它能让我们立即查看代码小段的运行结果，是贯穿始终的实用工具...
KNN分类算法原理与MATLAB实现方法
结合标题“KNN方法.zip_K._k-NearestNeighbor_knn分类_knn方法_k最近邻”、描述“邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一”，以及标签如“kNN, k-最近邻, ...
数据挖掘基础知识整理
u013363120的博客
12-19 1453
数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。 利用了如下领域的思想： 1）来自统计学的抽样，估计和假设检验 2）人工智能，模式识别和机器学习的搜索算法，建模技术和学习理论 3）最优化，进化计算，信息论，信号处理，可视化和信息检索 4）数据库技术，并行计算，分布式计算 涉及到的数学原理：概率论与数理统计，线性代数，图论，最优化方法 主要为了解决两大问题： 1）...
数据挖掘基本知识1
Program_life_1的博客
12-28 730
1.数据挖掘的基本任务 利用分类和预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。 2.数据的挖掘和建模过程 定义挖掘目标 数据取样。 抽取数据的标准： 相关性 可靠性 有效性 衡量取样数据质量的标准： 资料完整无缺，各类指标项齐全。 数据准确无误，反映的都是正常状态下的水平 抽样的方式： 随机抽样 等距抽样...
数据挖掘(1)--基础知识学习
码银的博客
02-27 5795
自20世纪90年代以来，随着数据库技术应用的普及，数据挖掘（ Data Mining ）技术已经引起了学术界、产业界的极大关注，其主要原因是当前各个单位已经存储了超大规模，即海量规模的数据，未来能够真正发挥这些数据的实际价值。由于数据分析和管理工作的应用需要，需将这些数据转换成有用的信息和知识，即从传统的数据统计向数据挖掘与分析进行转换。另外，通过数据挖掘技术获取的信息和知识还可以广泛应用于各个行业领域，包括市场开拓与分析、商务管理、生产控制、工程设计和科学探索等方面。（摘自《数据挖掘：方法与应用》徐华）
数据挖掘-基础知识-汇总笔记1
bensonrachel的博客
09-01 462
分类：有监督；聚类：无监督； 1.k-means:连续型，数值型数据，使用欧式距离（余弦距离）“大哥-小弟”的例子，无监督学习算法；形心均值是相加再除即可；对异常值敏感 --k-medoids:形心均值改为中心点，在每个聚簇中按照顺序依次选取点，计算该点到当前聚簇中所有点距离之和，最终距离之和最小的点，则视为新的中心点。计算量比上一个大。 2.k-modes；只是处理分类变量数据；使用汉明距离：不同属性值的个数, 差异度越小，则表示距离越小 3.fuzzy k-modes；模糊；1999年论
【数据挖掘笔记】基础知识
越努力，越幸运
10-24 2263
属性可以是标称的、二元的、序数的或数值的 分位数：取自数据分布的每隔一定间隔上的点。如，2-分位数（对应中位数）将数据分布划分为高低两半，4-分位数将数据分布划分为4个相等部分。 四分位数极差：第一个和第三个四分位数之间的距离。 方差与标准差：度量数据散布程度，低标准差——数据观测趋向均值，高标准差——数据散布在一个大的值域中 截尾均值trimmed mean：丢弃高低极端值（避免丢弃太多）后的均值 中列数midrange：最大值和最小值的平均值 正倾斜、负倾斜 极差：最大值与最小值之差
数据挖掘基础知识总结
Egg66666的博客
03-03 300
1.逻辑回归 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39445556/article/details/83930186 2.决策树 https://shuwoom.com/?p=1452 3.随机森林 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34106574/article/details/82016442
数据挖掘（2）基本知识
weixin_44953928的博客
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文章目录一、数据处理1.准备数据2.数据探索3.数据清洗（1）缺失值处理（2）异常值处理（3）数据偏差的处理（4）数据标准化（5）特征选择（6）构建训练集和测试集二、数据建模1.分类问题（KNN、决策树、随机森林、SVM等）2.聚类问题3.回归问题 一、数据处理 1.准备数据 原始的数据本身也存在着各种各样的问题 如不够准确、格式多样、部分特征缺失、标准不统一、特殊数据、错误数据等 需要你掌握一些数据库的使用技巧 关系型数据库MySQL、大数据使用的Hbase、HIVE、搜索引擎数据库ES、内存数据库Red
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