换一批摘要针对数据挖掘中挖掘过程不透明以及用户交互少的问题,本文设计并实现了VISDMiner系统. VISDMiner系统将可视化技术和数据挖掘技术结合在一起,提供对挖掘过程中各阶段产生的可视化子结果集的分析.用户可根据自己的领域知识和经验去调整数据挖掘算法模型的参数和可视化模型的参数,促进算法和挖掘分析过程的有效调优.为了处理高维数据集,VISDMiner系统采用一种基于最大信息系数的主成分分析改进算法MIC-PCA,该算法主要是针对传统PCA算法降维能力和分类准确率低的问题进行改进.实验结果表明,VISDMine不仅实现了数据挖掘过程的可视化,还提高了用户对数据挖掘执行结果的可理解性,其采用的改进的MIC-PCA算法提高了PCA算法的降维能力和分类准确率.
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关键词
数据挖掘可视化技术交互性可视化数据挖掘特征选择主成分分析data miningvisualization technologyinteractivityvisual data miningfeature selectionPCA
分类号
TP391.9
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.014
发布时间
2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61562010）
国家自然科学基金（61462012）
国家自然科学基金（U1531246）
:贵州省教育厅自然科学研究项目
:贵州省科技计划
贵州大学研究生创新基金（201704）
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