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文档简介

大数据边缘数据挖掘挖掘集成重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.1大数据边缘数据挖掘的定义大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，针对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析，以提取有价值的信息和知识。1.2大数据边缘数据挖掘的意义大数据边缘数据挖掘有助于提高数据处理的效率，降低延迟，提升用户体验，同时也有助于发现新的业务机会。1.3大数据边缘数据挖掘的关键技术大数据边缘数据挖掘的关键技术包括数据采集、数据预处理、特征提取、数据挖掘算法、模型评估等。二、大数据边缘数据挖掘集成2.1集成概述大数据边缘数据挖掘集成是指将多个数据挖掘算法和模型进行整合，以提高数据挖掘的效果。2.2集成方法大数据边缘数据挖掘集成方法包括模型集成、特征集成、算法集成等。2.3集成优势集成方法可以提高数据挖掘的准确性和鲁棒性，降低过拟合风险，提高模型的可解释性。三、大数据边缘数据挖掘重点基础知识点3.1数据采集①数据来源：了解数据采集的渠道，如传感器、网络设备等。②数据格式：熟悉不同类型数据的格式，如文本、图像、时间序列等。③数据质量：关注数据质量，如完整性、一致性、准确性等。④数据安全：确保数据采集过程中的数据安全，防止数据泄露。3.2数据预处理①数据清洗：去除数据中的噪声、异常值等。②数据转换：将数据转换为适合挖掘的格式，如归一化、标准化等。③数据集成：将来自不同源的数据进行整合。④数据抽样：对数据进行抽样，以减少计算量。3.3特征提取①特征选择：从原始数据中筛选出对挖掘任务有用的特征。②特征提取：从原始数据中提取新的特征，如文本特征、图像特征等。③特征降维：降低特征维度，减少计算量。④特征组合：将多个特征组合成新的特征。3.4数据挖掘算法①分类算法：如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。②聚类算法：如Kmeans、层次聚类等。③关联规则挖掘：如Apriori算法、FPgrowth算法等。④机器学习算法：如神经网络、随机森林等。3.5模型评估①评估指标：了解常用的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。②交叉验证：采用交叉验证方法评估模型性能。③模型优化：根据评估结果对模型进行优化。④模型解释：对挖掘结果进行解释，以验证模型的可靠性。[1]，.大数据边缘数据挖掘技术研究[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123128.[2]，赵六.大数据边缘数据挖掘集成方法综述[J].计算机工程与应用，2019，55（12）：15.[3]

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