基于python的数据挖掘论文

问：python数据挖掘技术及应用论文怎么写

1. 答：python数据挖掘技术及应用论文选题如下：
   1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。
   2、基于MapReduce的气候数据的分析。
   3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。
   4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。
   5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。
   6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。
   7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。
   8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。

问：基于python的毕业设计题目是什么？

1. 答：如下：
   1基于MapReduce的气候数据的分析
   2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
   3基于概率图模型的蛋白质功能预测
   4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
   5基于hbase搜索引擎的设计与实现
   6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
   7客户潜在价值评估系统的设计与实现
   8基于神经网络的文本分类的设计与实现
   9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘
   10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现
   11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用
   12图像对象检测分析系统的研究和应用
   13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘
   14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现
   15音乐推荐系统的研究与应用
   16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用
   17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究
   18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用
   19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究
   20基于大数据分析的门户信息推荐系统
   21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用

问：Python数据挖掘018-基于水色进行水质评价

1. 答：本案例是基于水质图像来对水质进行分类，所以是图像分类问题，一般的，可以直接构建CNN深度模型来分析，效果会非常好，但此处我们首先从图像中提取特征，然后用SVM分类器来分类。
   水色分类的类别分别为：
   整个分析流程为：
   数据的收集过程为：拍摄水样，采集水样图片，从图像中提取出关键特征指标。所以此处的图像特征提取是图像识别或分类的关键步骤。
   图像特征有非常多，比如颜色特征，问你特征，形状特征，空间关系特征等，其中颜色特征处理中常用直方图法，颜色矩方法等。
   其中颜色矩包含各个颜色通道的一阶矩，二阶矩，三阶矩，对于RGB图像，每个通道有三个矩，故而有9个分量。
   本案例采用颜色矩的方法来对图像进行分类。
   采集的图像中包含有容器等其他无关信息，所以要对图像进行切割，得到最终将的101x101的小图像。
   分别计算小图像中每个像素点的每个通道的一阶颜色矩，二阶颜色矩，三阶颜色矩。
   最终得到数据集。
   最终得到的数据集为：
   参考资料：
   《Python数据分析和挖掘实战》张良均等