数据挖掘分布式度量 关于数据挖掘中遇到时间数据怎么划分集合

大数据挖掘主要涉及哪些技术？ 1 人赞同了该回答 大数据挖掘首先还是数据挖掘，所以数据挖掘的理论知识(机器学习，统计分析)是基础 再来说大数据的环境下怎么做数据挖掘，大数据环境有以下这些特点，因此涉及。数据挖掘相似度度量中的对称属性和非对称属性的区别？ 初学数据挖掘，对书上说的相似度度量中的对称属性和非对称属性的区别还是没能理解明白，希望回答能有实例…数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么？ ？ 2 条评论 869 人赞同了该回答 。http：//www. 360doc.com/content/11/0 222/10/2459_95014883.shtml 延伸阅读《探索推荐引擎内部的秘密》，可以体验一下数据挖掘的魅力： 。如何有效地进行数据挖掘和分析？ 线上数据是如何统计出来的？常用的衡量指标有哪些？如何根据项目确定不同数据的重要程度？数据的变化如何…数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 数据清洗的主要包括：纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、…关于数据挖掘中遇到时间数据怎么划分集合 标准化/归一化都是对变量进行scale的数据预处理基本方法，是否采用或采用哪种，完全取决于你使用的数据分析处理算法的需求。此类预处理主要有两个目的，一是使变量间尺度接近，避免出现计算误差或影响如距离之类度量的均衡性。二是使各变量值或样本矢量的度量值在算法要求的区间内。至于正态分布性，一般是算法的适用假设，应该在算法应用前或后做此检验以保证可靠性，而不是要求用什么变换方法把数据处理成正态分布。如误差的正态分布假设是回归无偏的基本条件，或某些基于类簇是正态分布的聚类算法只有在问题确实符合这种模式下才能得到正确结果。当然，如果仅仅要将特定分布数据转换成另一种分布还是有办法的。但用途应该比较特殊。数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为…

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