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作者针对高维稀疏数据挖掘问题,从数据预处理的角度,研究对象—属性空间的划分问题,其目的是把所研究的数据挖掘空间分解为若干规模较小的对象—属性空间,从而降低实际数据挖掘的难度。本书针对高维稀疏数据挖掘问题,以降低数据挖掘规模,建立了体系完整的数据预处理理论和方法,具有很强的理论意义和实际应用前景。
文前辅文本书获江西省“十二五”重点学科管理科学与工程资助出版本书系以下项目的部分成果国家自然科学基金项目:生态农业区域规模化人力资本缺失治理政策与管理措施反馈分析和动态仿真理论模型应用研究江西省软课题:隐性知识网络视角下的高技术企业科技创新绩效提升对策研究(20141BBA10035);江西省博士后科研项目数据挖掘及反馈方法与低碳生态系统工程互促创新研究(2013KY58)序言数据挖掘中有一类典型的数据分析问题,是对所分析的对象集合进行聚类、分类分析。但是,在数据挖掘的实际应用中,由于对象属性的高维特征,导致数据挖掘问题的规模巨大,数据挖掘变得异常地困难,甚至导致传统、经典
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