模糊聚类分析系统的研究与实现

本文提出了一个在关系数据库中实现模糊聚类的模型系统，阐述了该系统实现聚类的方法和过程，对于如何减少噪声数据的干扰、提高聚类分析的有效性和增强算法的鲁棒性等方面，进行了研究和探索。     

一个数据仓库的设计和实现

介绍了数据仓库的定义、特征与组成部分,通过银行贷款分析实例,详细叙述了数据仓库的多维数据的数据结构与相关技术,同时介绍了ＫＤＤ过程中的数据挖掘技术、方法和应用,指出了设计数据仓库过程中所需解决的难点问题,为银行的贷款风险与利润增长预测提出了可靠的依据。     

一个基于K-means的聚类算法的实现

聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法，它能找到样本比较密集的部分，并且概括出样本相对比较集中的区域．分析了传统的聚类算法及局限性，讨论了一个基于K-mealls算法的实现过程，使得算法可处理存在孤立点的大文档集，得到最佳的聚类结果。     

数据挖掘中的聚类分析研究

数据挖掘是信息产业的热门研究方向,聚类分析作为其核心技术,早已经被深入的研究。本文探讨了聚类分析的统计量,对聚类方法和算法进行了比较和分析,以便在日常应用中能准确快速的选择特定的算法。     

基于数据挖掘的评教系统的设计与实现

为了提高评教数据在教学管理中的利用率,更加有效地为学校的决策服务。本文在研究了数据仓库、OLAP分析、数据挖掘技术的基础上,设计和实现了评教系统,实现了对评教数据的综合分析和深入挖掘。使用该系统后,教学管理部门改变了对评教数据的使用方式,提高了利用率,认识和理解更加深人和全面。     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

并行聚类分析算法

数据挖掘是用来发现数据库中隐含的各个数据之间的关系和特性,聚类分析是数据挖掘所要完成的工作之一.选取了三个并行聚类分析算法并研究了与之对应的并行算法,然后讨论了并行算法的性能,并得到了一些实验结果.最后提出了一个新的并行算法,相比较其它并行聚类算法,本文所提出的算法是最有效的.     

数据挖掘中聚类分析技术方法的比较研究

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.聚类在电子商务、图像处理、模式识别、文本分类等领域有广泛的应用.本文首先建立了数据挖掘中聚类方法的比较标准,然后从基于优化、关系、变换这样一个新的角度对聚类方法进行了分类和比较,最后对数据挖掘中常用聚类算法进行了分析,以便于人们更易于选择研究方向和选择适合于具体问题的聚类算法.     

电子政务决策支持系统的设计与实现

随着通信、互联网技术和计算机技术的发展，电子政务越来越受到人们的关注，而数据仓库的广泛应用，使基于数据仓库的决策支持系统得到了很大的发展．构造基于java分布式技术的电子政务决策支持系统移植性强，基于浏览器的客户端界面友好，使用方便、简洁，系统扩展性强。     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

基于数据仓库的医药行业企业信息门户

为了解决医药行业信息孤岛状态,对医药行业企业信息门户进行了功能设计．同时构造了基于数据仓库的医药行业企业信息门户的基本模型,并通过构造相关的医药行业企业的决策树和聚类算法,利用XML语言,实现了相互异构的Web数据挖掘．     

数据仓库技术的研究

就数据仓库的概念、基本特征、体系结构进行了论述，并提出了实现数据仓库的基本步骤和一些应当注意的问题。     

数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据仓库与数据挖掘的概念,具体对数据仓库与数据挖掘在客户生命周期中发现新客户、挖掘现有客户价值以及保持老客户3个不同阶段的应用进行了分析.     

数据仓库技术研究

数据仓库是近几年数据库领域研究的热点问题之一 ,也是决策支持系统 ( DSS)与数据库技术的结合点。在对传统的数据库与数据仓库的实现技术进行分析的基础上 ,讨论了数据仓库的实现过程、关键环节及相关技术。     

基于数据仓库的数据清理技术概述

数据清理在数据仓库与数据挖掘中有着重要而广泛的应用。作者论述了数据清理的基本概念、作用和方法。     

数据仓库和数据采掘研究综述

数据丰富而知识贫乏的状况导致了数据仓库和和数据采掘技术的出现,引起了许多不同领域的人们的极大关注。对数据仓库和数据采掘的基本概念、关键技术以及主要研究内容了一个综合样性的介绍,并讨论了数据仓库和数据采掘相结合的特点和发展潜力。     

数据仓库技术在Intranet中的应用

提出了一种新的数据仓库技术,讨论了目前业已建立的数据仓库存在的局限性,并提出建立基于Intranet的数据仓库的重要意义,阐明了这种技术体系的结构、优点和发展趋势。     

数据仓库技术在现代化图书馆中的应用

阐述了数据仓库的概念、特征及其相关技术,探讨了图书馆数据仓库的体系结构以及数据仓库技术在现代化图书馆中的应用。     

数据库技术和数据仓库技术的比较研究

叙述了从数据库技术到数据仓库技术的发展过程，简要介绍了数据仓库的定义及其特点，重点对数据库技术与数据仓库技术进行了分析和比较。     

气象数据仓库建立及数据统计与挖掘

将数据仓库技术应用于气象数据,建立气象数据仓库,利用联机分析的快速数据统计和数据挖掘的自动知识发现技术,从海量历史数据中发现知识,为气象服务提供决策支持,以期数据资源的充分利用且同时服务于实际气象应用领域。