1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....每个实例包含组属性，其中有个可预测性属性类别属性。分类任务要求找到个模型，该模型将类别属性定义为输入属性的函数。分类数据挖掘中应用的最多的任务。聚类聚类也称细分，它基于组属性对事例进行分组。在同个聚类中的事例或多或少有相同的属性值。聚类是种无监督的数据挖掘任务，没有个属性用于指导模型的构建过程，所有的属性平等对待。后面本文将专门讨论数据挖掘中的聚类分析技术。关联分析关联分析又叫购物篮分析，它是当两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，就表示这些数据项之间存在关联，可以建立起这些数据项的关联规则。般用“支持度”和“置信度”两个阈值来淘汰那些没有用的关联规则。时序模式通过时间序列搜索出而正项级数收敛因此，级数条件收敛，而级数绝对收敛虽然莱布尼茨判别法可以判别交错级数的级数与原级数同敛散利用以上定理，我们在判别交错级数的敛散性时，首先只需看般项是否趋于......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....为了得到好的结果需要经过多次反复地重复挖掘步骤。目前人们对整个数据挖掘发现的知识要可接受可理解可运用，最好能够用自然语言来表达发现结果并不是要求发现放之四海皆准的知识，是有特定前提和约束条件面向特定领域的。基于遗传算法的聚类挖掘方法研究数据挖掘糊的随机的数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用信息和知识的过程。这个定义包括以下四个层次的含义数据源必须是真实的大量的含噪声的发现的是用户感兴趣的知识去数据的发展过程，而且还能进步预测未来的发展趋势。因此，数据挖掘正在成为个崭新的日益受到重视的热点研究领域。数据挖掘的概念数据挖掘，指从大量的不完全的有噪声的模息和知识的技术，它不但可以帮助人们从数据库，特别是数据仓库的相关数据中提取出感兴趣的知识规律或更高层次的信息，而且也可以帮助人们从不同角度上去分析它们，从而更有效地利用数据......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....加上使用先进的数据采集工具，人们积累的数据知识越来越多。人们希望将这些数据转换成有用的信息和知识，以便更好地利用这些数据，用于决策。目前的数据库系统已经可以高效地实现海量数据的录入查询统计等功能，可以忠实地完成作为记录者的任务，但是却无法发现隐藏在这些数据背后的有用信息和知识，如关系和规则，更不能根据现有数据预测未来的发展趋势。由于缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识缺乏”的现象。面对“被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。数据挖掘是种能够智能地自动地把数据转换成有用信息和知识的技术，它不但可以帮助人们从数据库，特别是数据仓库的相关数据中提取出感兴趣的知识规律或更高层次的信息，而且也可以帮助人们从不同角度上去分析它们，从而更有效地利用数据......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....选取合适的数据挖掘算法。选择实现算法有两个考虑因素是不同的数据有不同的特点，因此需要用与之相关的算法来挖掘二是用户或实际运行系统的要求。然后运用选定的挖掘算法，对所得到的经过转换的数据进行挖掘，从数据库中发现有用的知识或模式。在这个阶段除了选择合适的挖掘算法外，其余切工作都能自动地完成。知识的解释和评估。数据挖掘阶段挖掘出来的模式，经过评估，可能存在冗余或无关的模式，这时需要将其剔出，也有可能模式不满足用户要求，这时则需要整个挖掘过程回退到前阶段，如重新选取数据采用新的数据变换方法青岛科技大学研究生学位论文设定新的参数值，甚至换种算法等。另外，由于数据挖掘最终要面向用户，因此可能要对发现的模式进行可视化，或者把结果转换为用户易懂的另种表示。数据挖掘的任务数据挖掘可以解决大量的商业问题。基于这些商业问题的性质，把这些问题分成下面几种数据挖掘任务......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....数据变换的主要目的是减少数据量或降低数据的复杂性，即从初始和数据变换。数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的组数据。数据预处理般包以及最终用户紧密协作，明确实际工作对数据挖掘的要求。后续的数据准备和挖掘算法选择都是在此基础上进行的。数据准备。数据准备又可分为三个子步骤数据选取数据预处理数据挖掘的过程确定业务对象。明确应用领域，清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要步。在这个步骤中，数据挖掘人员必须和领域专家过程并没有给出非常清楚的划分，般来说主要有以下几个步骤，见图。数据准备数据挖掘解释和评估选取转化确定业务对象原数据目标数据预处理后数据转换后的数据知识模式确定业务对象预处理数据挖掘模式识别图的过程数据挖掘是指个指根据对数据分析建立对数据的特性以及数据之间关系描述的模式的过程。从工程角度来讲......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....看看由此得到的新级数是否收敛，即知原级数是否收敛了例求的敛散性分析所给级数的通项趋于，将原级数加括号后成为如下级数由于，又级数发散，从而加括号后的级数发散，故所给级数发散例求级数的敛散性分析将原级数加括号后成为如下级数由于，又级数收敛，从而加括号的级数收敛，故所给级数收敛注其实添加括号法就是将有相同规律的项用括号括起来组成个新项，进而组成个新的级数，再用其它的判别法判别其敛散性通项变形法将级数的通项用适当的方法变形，使之分解为几特征中找出真正有用的特征，以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。数据挖掘。该阶段首先根据第步中对业务问题的定义明确挖掘的任务或目的，如分类聚类关联规则发现或序列模式发现等，选取合适的数据挖括消除噪声推导计算缺值数据消除重复记录完成数据类型转换等。当数据挖掘的对象是数据仓库时，般来说......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....明确应用领域，清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要步。在这个步骤中，数据挖掘人员必须和领域专家以及最终用户紧密协作，明确实际工作对数据挖掘的要求。后续的数据准备和挖掘算法选择都是在此基础上进行的。数据准备。数据准备又可分为三个子步骤数据选取数据预处理和数据变换。数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的组数据。数据预处理般包括消除噪声推导计算缺值数据消除重复记录完成数据类型转换等。当数据挖掘的对象是数据仓库时，般来说，数据预处理已经在生成数据仓库时完成了。数据变换的主要目的是减少数据量或降低数据的复杂性，即从初始特征中找出真正有用的特征，以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。数据挖掘。该阶段首先根据第步中对业务问题的定义明确挖掘的任务或目的......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....而且还能进步预测未来的发展趋势。因此，数据挖掘正在成为个崭新的日益受到重视的热点研究领域。数据挖掘的概念数据挖掘，指从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用信息和知识的过程。这个定义包括以下四个层次的含义数据源必须是真实的大量的含噪声的发现的是用户感兴趣的知识发现的知识要可接受可理解可运用，最好能够用自然语言来表达发现结果并不是要求发现放之四海皆准的知识，是有特定前提和约束条件面向特定领域的。基于遗传算法的聚类挖掘方法研究数据挖掘的过程数据挖掘是指个指根据对数据分析建立对数据的特性以及数据之间关系描述的模式的过程。从工程角度来讲，数据挖掘过程并不是线性的，为了得到好的结果需要经过多次反复地重复挖掘步骤。目前人们对整个数据挖掘过程并没有给出非常清楚的划分，般来说主要有以下几个步骤，见图......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....面对“被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。数据挖掘是种能够智能地自动地把数据转换成有用信查询统计等功能，可以忠实地完成作为记录者的任务，但是却无法发现隐藏在这些数据背后的有用信息和知识，如关系和规则，更不能根据现有数据预测未来的发展趋势。由于缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从统的广泛应用，加上使用先进的数据采集工具，人们积累的数据知识越来越多。人们希望将这些数据转换成有用的信息和知识，以便更好地利用这些数据，用于决策。目前的数据库系统已经可以高效地实现海量数据的录入参考文献致谢攻读学位期间发表的学术论文基于遗传算法的聚类挖掘方法研究青岛科技大学研究生学位论文第章绪论课题研究背景与意义数据挖掘概述近年来......”。