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文檔簡(jiǎn)介
1、近幾十年來,隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的迅速發(fā)展,尤其是Internet技術(shù)的快速進(jìn)步,人們收集到的數(shù)據(jù)以令人吃驚的速度日益增加,形成了一個(gè)浩瀚無邊的數(shù)據(jù)海洋。如何從海量數(shù)據(jù)中尋找到隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用知識(shí)成為了一個(gè)熱門的研究課題。數(shù)據(jù)挖掘正是解決這樣一個(gè)問題的新興領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)挖掘中,可視化技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用。在數(shù)據(jù)挖掘中使用可視化技術(shù),讓我們可以結(jié)合人的視覺優(yōu)點(diǎn)和主觀認(rèn)知,使數(shù)據(jù)挖掘過程具有直觀性和可交互性,從而挖掘出更有價(jià)值并易于理解的信
2、息。本文在一個(gè)基于Web的分布式挖掘系統(tǒng)MinerOnWeb的基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的可視化技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了重點(diǎn)研究。 本文闡述了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)MinerOnWeb的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。MinerOnWeb系統(tǒng)是為了給用戶提供在線的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)而設(shè)計(jì)的系統(tǒng)。它的開發(fā)遵循J2EE規(guī)范,采用了Struts架構(gòu)。它主要集成了一些成熟的分類、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,能夠處理多種文件格式的數(shù)據(jù)。基于這個(gè)系統(tǒng),本人重點(diǎn)研究和分析了兩種數(shù)據(jù)挖掘可視
3、化技術(shù),然后將這些技術(shù)在MinerOnWeb中加以實(shí)現(xiàn): 1) 2維柱狀圖:與傳統(tǒng)的柱狀圖不同,這種柱狀圖的橫坐標(biāo)表示一個(gè)數(shù)據(jù)維(屬性),縱坐標(biāo)表示數(shù)據(jù)記錄數(shù)。這樣我們可以看出數(shù)據(jù)在這個(gè)屬性上的分布情況。柱圖上的顏色表示第二個(gè)數(shù)據(jù)維(屬性),不同的顏色表示不同的屬性值。通過這樣的圖形化方式,我們可以同時(shí)觀察到兩個(gè)數(shù)據(jù)屬性的分布情況以及兩個(gè)數(shù)據(jù)屬性之間的聯(lián)系。 2) 基于星型坐標(biāo)系的散點(diǎn)圖:這是一種將多維空間內(nèi)的數(shù)據(jù)映射成
4、二維平面上的點(diǎn)的方法。每一個(gè)數(shù)據(jù)維被都被映射成二維平面上的軸線,這些軸線都相交于一個(gè)中心點(diǎn),構(gòu)成星型坐標(biāo)系。然后數(shù)據(jù)在被最大最小規(guī)格化之后,通過一種被稱為α映射的方法映射到二維平面的星型坐標(biāo)系中。二維平面上的數(shù)據(jù)點(diǎn)可以通過用戶調(diào)節(jié)α值來動(dòng)態(tài)地顯示,使用戶得以從不同角度觀察數(shù)據(jù)。由于這種可視化技術(shù)非常適合聚類數(shù)據(jù)的可視化,本文基于這種可視化技術(shù),討論和分析了一種基于人工標(biāo)記的可視化聚類分析方法,歸納了兩條用于發(fā)現(xiàn)聚類的規(guī)則,然后將這種可視
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