[發明專利]一種數據挖掘方法及數據挖掘系統

有效

• 申請號: 201410219319.3
• 申請日: 2014-05-22
• 公開（公告）號: CN103995873B
• 公開（公告）日: 2017-03-15
• 發明（設計）人: 劉艷秋;王小虎;王春影;胡婷;丁健生;聞喆;王旭
• 申請（專利權）人: 長春工業大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

1.一種數據挖掘方法，其特征在于按照以下步驟進行：

A、數據分隔：從數據源中抽取若干個采樣數據,其中采樣方法為系統每生成一個隨機數，使用隨機數從數據源中抽取對應位置的數據；計算采樣數據的分布關系，并根據采樣數據的分布關系將數據源中其余的數據進行分隔，形成若干個數據集合；

B、數據篩選：確定特征向量中各個元素的權重值，設權重值為L，元素即特征向量的組成部分對數據挖掘的重要性參數為b，則L＝b2，對特征向量進行修正；

C、數據迭代處理：迭代的目的是為了得到一個滿足標準的集合，根據目標集合的格式設置迭代矩陣，隨機選擇符合要求的迭代矩陣，通過循環迭代進行修正，逐步靠近目標；將數據集合與迭代矩陣相乘，然后與修正后的特征向量相乘，得到第一中間數據集合，求出第一中間數據集合與數據集合的第一偏移率；使用第一中間數據集合與迭代矩陣相乘，然后與修正后的特征向量相乘，得到第二中間數據集合，求出第二中間數據集合與第一中間數據集合的第二偏移率，當第二偏移率小于第一偏移率時，繼續上述迭代過程，直至第N偏移率小于設定的閾值，得到目標數據集合，當第二偏移率大于第一偏移率時，修訂迭代矩陣，重新進行迭代；

D、數據歸一化：將目標數據集合內的數據進行歸一化，將歸一化過程中刪除的數據進行原始位置標記，并存入數據緩沖集合；

E、結果判斷：根據數據歸一化的結果，從決策表中選取相應決策。

2.按照權利要求1所述一種數據挖掘方法，其特征在于：所述步驟A中隨機數據選取過程：記數據源的數據總量與采樣數據的數量進行除法運算后的結果為a，例如數據源的數據總量為10000，采樣數據量為10，那么a就是1000；任意兩個隨機數的差值均大于a/5。

3.按照權利要求1所述一種數據挖掘方法，其特征在于：所述步驟B中數據集合優選相鄰的兩個數據集合之間保留有10％～15％的重疊區，重疊區域同一個數據屬于多個數據集合。

4.按照權利要求1所述一種數據挖掘方法，其特征在于：所述步驟B中特征向量修正過程為依照權重值由高至低的順序依次對數據集合進行篩選，根據篩選的結果對特征向量的元素進行修正f(x，y)代表修正的特征向量：

方式1：修正公式如下：

f(x,y)=Σd(x-y)e1/L-c,]]>

其中，x為數據集合內的元素，y為與x對應的特征向量的原始元素，c為最高閾值，閾值為修正前特征向量長度的10％，d為篩選數據范圍；

方式2.修正公式如下：

P=(xy)e]]>

f(x,y)=ΣdP×lg(1P2)]]>

其中，x為數據集合內的元素，y為與x對應的特征向量的原始元素，d為篩選數據范圍。