面向企業(yè)多源運(yùn)營數(shù)據(jù)的管理知識挖掘方法研究
【文章頁數(shù)】:160 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
圖1.1論文技術(shù)路線
遼寧工程技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文15理規(guī)則構(gòu)成分類評價(jià)模型、給出每條管理規(guī)則及主題的重要度及排名、揭示每個(gè)分析結(jié)果蘊(yùn)含的管理意義及應(yīng)用場景,并給出合理化建議。1.4.2技術(shù)路線圖1.1論文技術(shù)路線Figure1.1Technicalrouteofthisthesis1.5小結(jié)本章主要....
圖3.1企業(yè)多源運(yùn)營數(shù)據(jù)
面向企業(yè)多源運(yùn)營數(shù)據(jù)的管理知識挖掘方法研究323企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)的特征與數(shù)據(jù)分析任務(wù)3.1企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、作用與發(fā)展趨勢(1)企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)的內(nèi)涵隨著通信與數(shù)據(jù)采集技術(shù)的快速發(fā)展,以及智能移動終端的廣泛應(yīng)用,使得人類生活、組織運(yùn)作及社會活動變得越來越數(shù)字化。對于企業(yè)來說,其在生產(chǎn)與....
圖4.17種降維算法的參數(shù)尋優(yōu)Figure4.1Parameteroptimizationofsevendimensionalityreductionalgorithms同時(shí),為進(jìn)一步驗(yàn)證降維過程是否提高了分類效果,這里又利用原始數(shù)據(jù)結(jié)合CART
面向企業(yè)多源運(yùn)營數(shù)據(jù)的管理知識挖掘方法研究46分析圖4.1可知,PCA將原始數(shù)據(jù)從147維降到30維后分類的效果最好(平均準(zhǔn)確率為0.457),F(xiàn)A、SVD、ICA、ISOMAP、TSNE的最優(yōu)k值分別為8、75、30、2、3,平均分類準(zhǔn)確率分別為0.683、0.457、0.49....
圖4.2降維算法對比分析
遼寧工程技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文47理前以及采用7種算法降維處理后的分類準(zhǔn)確率,結(jié)果見圖4.2。分析圖4.2可知,RCF分別在urban、scadi、arrhythmia、cnae94個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了最優(yōu)的降維效果,在semeion、isolet2個(gè)數(shù)據(jù)集上取得次優(yōu)準(zhǔn)確率,且可將原始....
本文編號:3922138
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