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数据挖掘是一种从数据仓库中提取有价值信息的技术,广泛应用于商业智能、科研分析等领域。使用MATLAB编写数据挖掘程序,能充分发挥其强大的矩阵运算和算法库优势,提升数据处理效率。
数据挖掘程序通常包含以下几个关键步骤: 数据预处理:清理和转换原始数据,处理缺失值和异常值,确保数据质量。 特征选择:从数据仓库中筛选出相关特征,减少冗余信息,提高挖掘效率。 算法应用:运用聚类、分类或关联规则等数据挖掘算法,从数据中提取模式。 结果评估:通过可视化或统计指标分析挖掘结果,确保其有效性。
MATLAB提供了丰富的工具箱(如Statistics and Machine Learning Toolbox)支持数据挖掘任务,使得程序开发更加高效。该程序可能在数据仓库环境下运行,能够快速处理大规模数据集并输出可靠的分析结果。