可视化数据挖掘方法的研究与实现

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1、分类号密级UDC学位论文可视化数据挖掘方法的研究与实现（题名和副题名）罗建（作者姓名）指导教师姓名章毅教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业名称软件工程论文提交日期2009.03论文答辩日期2009.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注1注明《国际十进分类法UDC》的类号摘要摘要近年来，随着计算机软硬件的飞速发展和互联网络的逐渐普及，人们通过Internet和各种移动数字设备所收集到的数据正以日新月异的速度迅速增加，我们正生活在一个浩瀚无边的数据海洋之中。如何从这些

2、海量数据中发掘出有用的知识成为了当今一个热门的研究领域，数据挖掘就应运而生。在数据挖掘的理论研究与实际应用中，与可视化技术的结合就催生了另一门重要的学科——可视化数据挖掘。利用相关可视化技术并结合人的视觉优点和主观认知，把数据挖掘过程以直观和可交互的形式展现在用户面前，从而挖掘出更有价值并易于理解的知识以便于决策。本文在一个基于Web的分布式数据挖掘系统——MinerOnWeb系统的基础上，对数据挖掘中的可视化技术及其实现进行了重点阐述。MinerOnWeb系统是计算智能实验室数据挖掘小组研发的一个数据挖掘服务系统，它集成了分类

3、、聚类和关联规则挖掘的一些成熟算法，能够处理多种文件格式的数据。它的开发遵循J2EE规范，采用了Struts架构。本人重点研究和分析了2D/3D两种数据挖掘可视化技术，然后将这些技术应用在MinerOnWeb系统的如下三个方面：(1)基于3D散点图的源数据可视化：实现了源数据的获取；基于3D的源数据可视化技术为预处理阶段提供了更直观的数据分析；通过属性选择，可以将三维或者四维的数据在3D坐标上展示出来，并且可以随意旋转、平移、缩放和定位。(2)基于2D表格的关联规则挖掘可视化：通过比较各种传统的关联规则挖掘结果表示方法，提出以2

4、D表格这种可视化技术来展示关联挖掘结果更具有优越性。以直观的2D图形和规范的表格相结合来形象地展示关联规则，同时提供属性过滤和交互式选择功能，以使关联规则挖掘结果更直观。(3)基于SOM（Self-OrganizingfeatureMap）的聚类挖掘可视化：由于SOM网络的计算具有黑箱性，为了能更直观地了解自动聚类的特点，本文设计并实现了SOM聚类挖掘可视化模块，利用直方图、散点图和二维表等多种可视化技术，提供聚类挖掘结果可视化展示功能。关键字：数据挖掘，数据可视化，可视化数据挖掘，MinerOnWeb，SOMIAbstract

5、AbstractInrecentyears,withthefastdevelopmentofthecomputerhardwareandsoftware,especiallythegreatadvanceinInternettechniques,thevolumeofthedatawhichpeoplehaveaccumulatedisnowincreasingveryfast.Thewholevolumeissolargethatitishardtofindknowledgehiddeninsuchalargedataset.

6、Thisisaproblembeingstudiedbymanypeoplenowadays.Dataminingisoneofthewaystosolvethisproblem.Indatamining,visualizationplaysanimportantrole.Visualizationindataminingletsuscombinethevirtueofhumanbeing’svisionanddomainknowledgewiththatofdatamining.Thiscombinationmakesthep

7、rocessofdataminingintuitionisticandinteractive,andthusgainsmorevaluableandmoreunderstandableinformation.Inthisdissertation,thetechniquesofvisualdataminingareresearchedandimplementedinaWebbaseddistributeddataminingsystem,whichwascalledMinerOnWeb.Asectioninthisdisserta

8、tionwillintroducethespecificdesignandimplementationofthedataminingsystemMinerOnWeb.MinerOnWebisasystemwhichisdesignedtoprovidedatam