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说明:本书作者从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例及教学经验,以真实案例为主线,深入浅出地介绍数据挖掘建模中的有关任务:数据挖掘、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差预测等。
说明:集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。