[论文]应用KDD技术分析气象地质灾害与降水的关系
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}f% Qk0^ https://bbs.yantuchina.com/read.php?tid=108803 H0yM`7[y KDD是Knowledge Discovery in Databases(数据库中的知识发现)的缩写,指的是从大量数据中挖掘潜在的、以前未知的、有用的信息和知识。KDD技术是数据挖掘领域的一种基础技术,主要涉及数据预处理、数据挖掘、模型评估等方面。
e\f\CMb o*"Q{Xh#Qd 具体来说,KDD技术分析包括以下几个步骤:
a;nYR5f ?Iij[CbU 1. 数据预处理:处理原始数据集,包括数据清洗、去重、缺失值填补等。
(<@`MPI\@ (ip3{d{CT] 2. 数据挖掘:通过运用数据挖掘算法,从预处理后的数据集中提取出有用的知识和信息,例如分类、聚类、关联规则挖掘等。
jGo\_O<of *65~qAd 3. 模型评估:对数据挖掘得到的模型进行评估,确定其是否可信、有效。
-v|lM8 dTlEEgR 4. 应用:将数据挖掘得到的结果应用于实际问题中,如推荐系统、广告投放、金融风险管理等。
<OJqeUo+*\ -j:yE Z4Oy KDD技术的目标是从庞杂的数据中,发现那些隐含的、新颖的、可理解的并且有用的信息和知识,以帮助人们做决策或者改进业务过程。