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摘要
由于传统方法在数据挖掘中应用效果不佳，不仅挖掘信息增益值比较低，而且数据挖掘耗时比较长，无法达到预期的数据挖掘效果，提出机器学习算法在数据挖掘中的应用。采用随机森林去重算法对大量的已有数据进行去重抽样，采用数据缺失插补技术对随机抽取的数据样本进行插补处理，补充数据缺失值，通过数据特征规则抽取查找出数据之间的关联规则，根据关联规则利用机器学习算法对数据分类挖掘，以此完成基于机器学习算法的数据挖掘。经实验证明，设计方法挖掘信息增益值在0.9以上，数据挖掘耗时在1s以内，在数据挖掘领域具有良好的应用前景。
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