基于Java平台的可视化数据挖掘工具的设计与实现
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基于Java平台的可视化数据挖掘工具的设计与实现

发布时间:2020-08-07      游览量:194

在海量数据中提取有用的数据对用户进行了分析,通过数据可视化和聚类分析的深入研究结合可视化技术和数据挖掘技术,Java平台开发可视化数据挖掘系统,三维散点图的数据挖掘结果,允许用户可视化地查看整个数据集并分析同一对象的属性值和每个属性的分布情况,有效地表达数据挖掘结果之间的关系,这就是可视化数据挖掘工具的设计与实现。


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从复杂数据中挖掘有用信息已成为计算机图形学、数据挖掘、模式识别、统计、数据仓库等诸多研究领域的热点。近年来,人们提出了许多新的挖掘算法、各种可视化方法和挖掘系统。然而,从大量的观测数据中挖掘有用的信息和模型仍然是一项复杂而繁琐的工作可视化数据挖掘工具的诞生就是为了的解决这一问题。


在可视化数据挖掘工具的设计过程中,可视化技术、挖掘算法和用户的有机结合已成为研究的重点。仅仅依靠数据挖掘算法来获取有用信息的系统在实际应用中并不多见,面对一批挖掘的数据,人类识别的程度有限。因此,用户希望对挖掘结果进行进一步的处理,以反映一些数据的趋势和关系,从新的角度快速、轻松地理解信息,充分挖掘业务数据发现潜在的和以前未知的趋势、行为和异常,解决相应的领域问题。


信息部门的决策者希望看到的信息应该一目了然。数据视图可以用图形、柱状图、饼图等表示。但有时,这些传统的数据表示并不一定向决策者展示信息的所有方面,用户所能看到的只是趋势和数据的简单比较。因此,寻求良好的数据视图表示并提供人机交互一直是该领域的研究方向。

基于上述考虑,本文开发了基于Java平台的可视化数据挖掘工具。通过三维散点图和平行坐标图,它将数据挖掘的结果显示给用户的形式图,以便用户可以直观地看到整个数据集的照片,分析了分布相同的每个数据对象的属性值和分析每个属性之间的关系。


本文设计并实现了一个可视化数据挖掘工具,可以实现挖掘结果的三维和高维数据的可视化显示。以简洁的形式呈现抽象的信息给用户一个概念,以便对总体情况进行简洁的分析。这样,也可以给用户更多的信心来指导下一步的工作以克服超大数据显示的局限性。


Smartbi Mining是一个专业的数据挖掘平台,通过深度数据建模,为企业提供预测能力。算法丰富,支持多种高效实用的机器学习算法,包含了分类、回归、聚类、预测、关联,5大类机器学习的成熟算法;功能完备,除提供主要算法和可视化建模功能外,Smartbi Mining还提供了必不可少的数据预处理功能;易学易用,一站式完成数据处理和建模。

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