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我最近发射了一枚带有气压高度计的火箭，该高度计精确到大约 10 英尺（通过飞行期间获取的数据计算）。记录的数据以每个样本 0.05 秒的时间增量进行，并且在整个飞行过程中缩小时，高度与时间的关系图看起来非常相似。

问题是当我尝试从数据中计算其他值（例如速度或加速度）时，测量的准确性使计算值变得毫无价值。我可以使用哪些技术来平滑数据，以便计算（或近似）速度和加速度的合理值？重要的是要及时保留重大事件，最值得注意的是第一次进入的 0 和飞行期间的最高点 (2707)。

高度数据如下，并以地面以上英尺为单位测量。第一次为 0.00，每个样本在前一个样本之后 0.05 秒。飞行开始时的尖峰是由于起飞过程中发生的技术问题，去除尖峰是最佳的。

我最初尝试使用线性插值，对附近的数据点进行平均，但需要多次迭代才能使数据平滑到足以进行积分，并且曲线的平坦化消除了重要的远地点和地面事件。

非常感谢所有帮助。请注意，这不是完整的数据集，我正在寻找有关更好方法分析数据的建议，而不是让某人回复转换后的数据集。最好在未来的火箭上使用一种算法，该算法可以在不知道完整飞行数据的情况下预测当前的高度/速度/加速度，尽管这不是必需的。

降维究竟是什么意思？

我搜索了它的含义，我只是发现它意味着将原始数据转换为更有用的形式。那么拥有有用形式的数据有什么好处，我的意思是我如何在实际生活（应用程序）中使用它？

Apriori 算法的最小置信度和最小支持值的合适值是多少？你怎么能调整它们？它们是固定值，还是在算法运行期间发生变化？如果你以前用过这个算法，你用了什么值？

您使用哪些论坛来解决数据挖掘问题？SO 主要用于编程，而不是用于 DM 问题。

我正在寻找一个 Java 框架来帮助进行一些特定于图像的数据挖掘。我们有一组历史图像，我想对其进行分类和分类。我希望找到类似 weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/或 Marsyas http://marsyas.sness.net的东西，但更具体的是筛选图像数据以找到模式. 有什么建议么？

我的高级项目正在确定网页的主要类别。我爬取了 dmoz。现在我正在尝试构建 arff。之后我将使用一些特征提取方法和分类算法。您知道哪种特征提取方法在任何用于 Web 挖掘的分类算法中表现良好吗？

我正在寻找一种工具或系统来查看数据库并识别不寻常的值。我不需要任何东西来进行实时检查，只需要一个在夜间或预定点进行处理的系统。我正在寻找两个级别的系统：

1. 数据库范围：例如：比较所有员工的薪水，并找出与平均值相比太低或太高的薪水。

2. 每个员工：例如：检查员工的工资历史记录并确定员工的异常付款。

以上两个只是例子，以ATM取款、购物订单历史、发票历史等为例。

在对我的数据集（名为data.matrix的数据框）执行集群分析后，我在末尾（第 27 列）添加了一个名为cluster的新列，其中包含每个实例所属的集群名称。

我现在想要的是来自每个集群的代表性实例。我试图找到与集群质心欧几里得距离最小的实例（并对我的每个集群重复该过程）

这就是我所做的。你能想到其他——也许更优雅——的方式吗？（假设没有空值的数字列）。

所以我正在研究如何从报告中推断知识（不是特定格式），但是在预处理之后，我应该有某种格式化的数据。

一个相当基本的推论是：“零售商有 X 库存。” 和“X 是可售的”。->“零售商销售X”我关注的知识是面向零售领域的，如果可能的话，我应该在每次迭代中提高其效率。

这是科幻小说吗（我的一些朋友认为是）？我在网上找到的相关内容是发现异常的“专家系统”、模糊推理系统和一些关于“简单知识”的咆哮。

你能帮我提一些要点，让我把注意力集中在一些研究方向上吗？

蓝色欧米茄

我有一堆从我拥有的论坛中收集的数据，并且想做一些文本挖掘或使用一些语言库来提取有用的信息。

任何文本挖掘，任何语言的数据挖掘库都可以。

谢谢你。