数据挖掘内存,什么是并行数据挖掘?

对于从事数据分析与数据挖掘、数据仓库与数据挖掘实验的人_数据挖掘实验指导《数据挖掘》实验指导2011年3月1日长沙大学信息与计算科学系前言随着数据库技术的发展，特别是数据仓库、Web等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富而知识匮乏的严重局面。什么是并行数据挖掘。

大数据发展涉及的关键技术:大数据采集技术大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各种类型的结构化、半结构化和非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、检查一致性等操作。大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，进行管理和调用。

批处理是先存储后处理，流处理是直接处理。大数据分析与挖掘技术大数据处理的核心是分析大数据，只有通过分析才能获得大量智能的、深入的、有价值的信息。大数据展示技术大数据时代，数据像井喷一样增长。分析师对这些庞大的数据进行汇总分析，如果分析出来的结果是密密麻麻的文字，很少有人能看懂，所以我们需要将数据可视化。

directory vcfR可以直接读取vcf格式的数据。如果同时读取参考序列的fasta格式的序列文件和gff格式的注释文件，可以获得更完整的信息(这个步骤不是必须的，可以只读取vcf数据)。pinfsc50包在这里很容易重用。这个包包含植物病原微生物的基因序列测序结果。包含一个vcf文件、一个fasta文件和一个gff文件。这里使用参考序列数据。

因为vcfR更擅长分析单个染色体，所以当你的基因太大或者样本很多的时候，建议拆分数据。读取数据后，可以建立chromR对数据进行详细分析。首先，对数据进行初步可视化。上图我们得到了很多信息。例如，测序深度(DP)的峰值是500，但尾部被拖动，这意味着数据包含CNV信息。那么比较质量(MQ)的峰值在60，

数据挖掘利用了人工智能(al)和统计分析的进展，带来了很多好处。这两个学科都致力于模式发现和预测。一些新兴技术在知识发现领域也取得了不错的成果，比如神经网络和决策树。有了足够的数据和计算能力，它们可以自动完成许多有价值的功能，而无需人类的照顾。数据挖掘就是利用统计学和人工智能技术的算法和技术，把这些深奥复杂的技术封装起来，让人们在自己不掌握这些技术的情况下，也能完成同样的功能，更加关注自己想要解决的问题。

这里不给你具体的品牌和型号，只告诉你怎么选。我买笔记本总是先看配置，再看品牌。第一，你必须买一台半年内生产的电脑，这将有助于你使用五年甚至更长时间；第二，要知道自己能出多少钱，比如2000到3000只能是低端电脑，4000左右的价位可以买中档电脑；第三，你要考虑是否考虑电池寿命，为了电池寿命选择低电压(U)的CPU。另外，你要知道你的笔记本是用来做什么的。

第四，你要考虑好一点的系列，再考虑同系列的车型。比如你对比第四代i5和第五代i5，一定要选第五代I5，然后再看这个系列的车型对比。当然，这种方法并不完全正确。毕竟低电压的第五代i5(CPU带U字)和标准电压的第五代i3(CPU带M字)性能差不多。第五，你要看纳米数。纳米数越小，做工越精细。第六，你要看显卡的梯形图，再看显卡的三级缓存。数字越大越好。

1、朴素贝叶斯朴素贝叶斯(NB)属于一种生成式模型(即需要计算特征和类的联合概率分布)，计算过程非常简单，做一堆计数就行。NB有一个条件独立性假设，即在类别已知的情况下，特征之间的分布是独立的。这样，朴素贝叶斯分类器会比判别模型(如逻辑回归)收敛得更快，因此它只需要较少的训练数据。即使NB条件独立性假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现良好。

2.Logistic回归Logistic回归是一种分类方法，属于判别模型。正则化模型的方法有很多(L0，L1，L2)，不需要像朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树和SVM相比，它将得到很好的概率解释，甚至可以很容易地用新数据更新模型(使用onlinegradientdescent算法)。

并行数据挖掘技术不同于其他并行算法，它需要处理大规模的数据。并行算法有一点是不可取的，那就是算法主要是把磁盘和处理器之间以及处理器之间的数据量降到最低。众所周知，对于并行性来说，交互之间的消耗(即内存的使用)是一个比执行时间(计算阶段)重要得多的因素。数据挖掘算法给出了一系列的例子和学习概念(让例子的特点更简单)。

在其他事件中，算法的目的是自己定义这些概念，因为它们提供了数据的结构。串行数据挖掘算法对于小规模数据也需要大量的运行时间，可供分析的数据增长很快，因此需要寻找并行算法进行数据挖掘。目前，并行数据挖掘算法已经充分研究了并行数据挖掘的策略。算法的复杂度可以从两个方面来表达:空间复杂度和时间复杂度。并行算法的目标是尽可能降低时间复杂度，但其代价是通过增加空间复杂度(如增加空间的维数、增加处理器数量)来实现的。

长沙大学信息与计算科学系数据挖掘实验教学序言2011年3月1日随着数据库技术的发展，特别是数据仓库、Web等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富而知识匮乏的严重局面。针对如何有效利用这些海量数据信息的挑战，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命力。数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段，是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。

本实验指南通过大量实例，引导学生循序渐进地做每一章的实验。根据实验教学大纲，我们安排了五个实验，每个实验分为实验目的、实验内容、实验步骤、实验报告要求和注意事项五个部分，实验前，老师对实验进行一定程度的讲解后，让学生知道实验的目的，做好实验准备。在实验中，学生根据实验指导中的内容进行验证和总结，然后完成实验步骤中安排的任务。