使用Oracle数据挖掘API方法详解

核心提示： 此处使用 keyToValueMappings 数组来确定在 Oracle 数据库中创建数据挖掘模型所需的算法以及其他命名属性，该类的用途就是创建和维护数据挖掘模型，使用Oracle数据挖掘API方法详解(4)，此外，OracleMiningModel 类还定义了用于检索以及将该模型应用到

此处使用 keyToValueMappings 数组来确定在 Oracle 数据库中创建数据挖掘模型所需的算法以及其他命名属性。该类的用途就是创建和维护数据挖掘模型。此外，OracleMiningModel 类还定义了用于检索以及将该模型应用到新数据集的方法。这些方法包括以下各项，此处只显示了一小部分。

public OracleResultSet infoAprioriAssociationRules(int topn)
public OracleResultSet infoAprioriFrequentItemsets(int topn)
public OracleResultSet infoAdaptiveBayesNetwork()
public OracleResultSet infoAIMinimumDescLength()
public OracleResultSet infoKMeans()
public OracleResultSet infoNaiveBayes()
public OracleResultSet infoNonnegativeMatrixFactorization()
public OracleResultSet infoOCluster()
public OracleResultSet infoSupportVectorMachines()
public XMLType infoDecisionTree()
public Object getPrediction(String[] signature, double[] doubleVal)
public HashMap score(String[] signature, double[] doubleVal)
public OracleResultSet apply( String dataTable,
　　String caseID,
　　String resultTable,
　　String schema,
　　boolean overwrite)

除了具有上述签名外，所有的方法可能都会引发 SQL 意外。一旦可以从两个简单类来管理数据挖掘功能后，就可调用该电子表格平台来访问任何可用的数据挖掘算法，以在 Oracle 数据库中建模数据集。

数据挖掘示例

因此，来看一个在该系统中编写的小数据挖掘模型，该模型可通过访问 Oracle 数据库创建并运行 ODM (Oracle Data Mining) 回归模型。该回归模型的用途是根据输入(例如血压、高度和体重)预测心率。使用 J Cells 可直接访问 Java API 以实例化对象并在对象上调用方法。首先，连接至 Oracle 数据库。DataSource 对象可通过将以下公式