数据挖掘的主要问题 * 动机:需要是发明之母 * 数据爆炸问题 自动的数据收集工具和成熟的数据库技术导致大量数据存放在数据库,数据仓库,和其它信息存储中 我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法:数据仓库与数据挖掘 数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则,规律性,模式,限制等)* ...
数据挖掘 概念与技术 一、概念介绍 数据挖掘是一种通过自动或半自动的手段,从大量数据中发现有用信息的过程。它结合了多个领域的知识,如统计学、机器学习、人工智能、数据库技术等,旨在寻找隐藏在数据背后的规律和模式,以便做出更好的决策和预测。 二、数据挖掘技术 1. 数据预处理 数据预处理是指在进行数据挖掘之前...
聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初,Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是,在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的类具有某种内涵描述,从而避免了传统技术的某些片面性。 4)概念描述 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和...
一般地,概念描述、关联分析、分类、预测和聚类挖掘数据规律,将同外者作为噪音排除。这些方法也能帮助检测局外者。根据所用的技术分类:数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度例(如,自动系统、交互探查系统、查询驱动系统),或所用的数据分析方法例(如,...
数据挖掘概念与技术豆瓣评分:7.7 简介:《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web
《数据挖掘:概念与技术(原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和全新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。
三. 数据仓库与数据立方体技术 1.数据仓库基本概念: 1).数据仓库定义:一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理者的决策过程。 2).数据库与数据仓库的区别: 主要区别在于数据库是面向事务操作处理的,而数据仓库是面向分析信息处理的。 数据库的用户为数据库专业人员、处理日常操作,而数据仓库...
o面向属性的归纳技术 数据区分:将目标类与一个或者多个比较类(对比类)进行比较 o通过区分规则进行比较度量 (2)频繁模式 频繁项集 频繁子序列(序列模式) 频繁子结构 (3)关联和相关性挖掘 单维关联规则:包含单个谓词的关联规则 多维关联规则:涉及多个属性或谓词的关联 (4)分类与回归 分类 o概念:找出描述和区分数...
数据挖掘概念与技术是一种从大量数据中提取有用信息的方法,通常通过特征提取聚类和演化分析来实现首先,我们需要定义数据挖掘的功能,如特征化区分关联和相关分析接下来,我们可以根据不同的数据类型和场景提供相应的数据挖掘解决方案 数据挖掘一一概念概念与技术