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决策树 集对分析 聚类分析

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分类与回归关联规则聚类 分析离群值分析进化分析 。聚类 分析和分析 分析的差因子经常被混淆 ， 因子分析和-1 分析之间的关系在于分析的角度，比如你可以先讲20个问题作为因子分析得到因子分 ， 进一步对因子进行评分聚类-2/ 。在分类问题中，决策 tree根据特征对实例进行分类，这个分类过程可以看作是一组ifthen规则，也可以看作是特征空间和类空间中的条件概率分布 。
【决策树 集对分析 聚类分析】
1、大数据挖掘常用的方法有哪些大数据时代，数据挖掘是最关键的工作 。大数据挖掘是从海量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一个支撑过程 。主要基于人工智能、机器学习、模式学习、统计学等 。通过对自动化程度较高的大数据进行归纳推理分析 ， 从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家和用户调整市场政策 ， 降低风险，理性面对市场，做出正确的决策 。

大数据挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等 。这些方法从不同的角度挖掘数据 。(1)分类 。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并按照分类方式将其划分到不同的类中 。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中 。

2、态势感知,懂的人不用解释,现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势...大数据时代，除了信息网络的安全，态势感知在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等方面的应用研究也日益广泛和必要！一般来说，态势感知能够获取、理解、显示和预测大规模系统环境中能够引起系统状态变化的安全要素的未来发展趋势 。联合作战和网络中心战的提出，推动了态势感知的产生和不断发展，成为实现态势感知的重要平台和物质基础 。

解决态势感知面临的信息处理问题是研究联合作战中态势感知的重要方法 。通过分析联合作战中态势感知的数据类型、结构和特点，得出态势感知面临大数据的挑战 。初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求 。最后，研究了关键数据和信息处理技术 。本研究是关于“大数据”在军事信息处理和数字化中的应用 。

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