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随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，本文针对智能城市这一新兴领域，提出了一种基于多源数据融合的数据挖掘技术，旨在提高智能城市的信息化水平，通过分析多源数据的特点，设计了一种数据融合方法，并在此基础上构建了一个数据挖掘模型，通过实际案例验证了该模型的有效性。
智能城市是信息技术、物联网、大数据等新兴技术与城市管理的深度融合，旨在提高城市管理水平、提升市民生活质量，数据挖掘技术在智能城市中发挥着重要作用，通过对海量数据的挖掘与分析，为城市管理者提供决策依据，智能城市涉及的数据来源众多，数据格式各异，如何有效地融合多源数据成为了一个关键问题。
多源数据融合方法
1、数据预处理
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（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、错误、缺失等数据，保证数据质量。
（2）数据转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，便于后续处理。
（3）数据集成：将来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据集。
2、数据融合算法
（1）特征选择：根据数据挖掘任务的需求，选择对挖掘结果影响较大的特征。
（2）特征提取：通过降维、主成分分析等方法提取数据中的关键信息。
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（3）数据融合：采用加权平均、聚类等方法，将多个数据源的特征进行融合。
数据挖掘模型构建
1、模型选择
根据智能城市的实际需求，选择适合的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联规则等。
2、模型训练
利用融合后的数据集，对选定的数据挖掘模型进行训练。
3、模型评估
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通过交叉验证等方法，对训练好的模型进行评估，选择性能最优的模型。
实际案例
以某城市交通流量预测为例，利用多源数据融合技术，对城市交通流量进行预测，数据来源包括：气象数据、交通监控数据、历史交通数据等，通过数据预处理、数据融合和数据挖掘，得到预测模型，实际应用中，该模型能够准确预测城市交通流量，为城市管理者提供决策依据。
本文针对智能城市这一新兴领域，提出了一种基于多源数据融合的数据挖掘技术，通过实际案例验证，该技术能够有效提高智能城市的信息化水平，随着数据挖掘技术的不断发展，多源数据融合技术在智能城市中的应用将更加广泛。
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