データマイニング

[lmjandy]

dspをどのようにできるデータで使用されるマイニングは？

人ありがとう、いくつかの本を勧めることができますそれについて

 

[Guest]

私はDSPへのアプリケーションの膨大な経験がデータマイニングのデータがされて勉強マイニング技術と持っているので、私は、3年間既にアルゴリズムを。私が参加されますその他のちょうどそれらを列挙する場所を縮小のを避けるためここに。私場合はお問い合わせください誰だけは本当に興味がします。私は楽しみでしょうがあります。
: Spliting the signal into fragments of generally different sizes (lengths), which possess homogeneous properties.

1） 信号のセグメンテーションは
：プロパティを持っている同種の）一般的にSpliting信号をに断片の長さの異なるサイズ（。セグメンテーションは）など、有益な、ststistical、助けを見つけるアウト部分を信号と異なる性質（スペクトル
- Uniting the discovered segments into a fixed number of classes (taxones, clusterers) which is defined deliberately or automatically.

2） クラスタリング
-自動的に定義されて意図的であるかを発見セグメントに管理人の固定数のクラス（これは）taxones、clusterers。統一は中央- k膜は、行わよると、特別なアルゴリズム（kは、手段は、EM、くもの巣、AVPは、等）
- This direction consists od finding logical regularities in signal's internal structure and helps connecting different events in signals.

3） 鉱業Assosiacionルールとシーケンシャル分析
-この方向は、内部構¥造信号の規則で構¥成され外径を見つける論理的な信号のさまざまなイベントを接続することができます。また、それは自然の含まれて見つけることは時間のパターン（逐次解析）信号これも特徴
- Referring new signals or separate fragments to one of the known classes according to the constructed model (trees, rules, graphs, etc.)

4） 分類
-クラスに1つの既知の断片を参照する別の新しい信号や）等に従ってするように構¥成モデル（木、規則、グラフ、
- very suitable and convenient for plotting n-dimensional dataset in order to observe their proximity or remoteness which is useful for explaining their classes labels.

5） マルチ次元可視化
-非常に適した、便利なラベルをクラス有用説明にはの疎外をプロットのnまたは次元近接データセットを自分たちの観察のために。
has been involved in the group of DM problems.

近年、 統計解析
の問題DMのグループに関与しているされて。しかし、データセットの処理予¥備通常効果的で、ときに絶対に知らなくては何もない

、それぞれ当該各

ドミトリイ

 

[Guest]

[No message]

 

[mimran79]

かわいい
私は、話題はこの日午前に興味のデータマイニング材料（すべてのサブトピックuの材料について弾力性マイクロエレクトロニクスuができます）..。
regads

 

[becool_hem]

こんにちは
私は、マルチメディアについての情報をいくつかの必要があるのMathWorks社のMATLABマイニングデータ
してください私を助け