它是一种用于发现隐藏在数据背后的关联、规律和趋势的技术。数据挖掘在商业、科学、金融等领域具有广泛的应用,可以帮助我们做出决策、预测未来趋势和分析数据。 一、数据挖掘的基本概念 数据挖掘的基本概念包括数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等几个方面。 1.数据预处理 数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步...
通俗讲,数据仓库是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造。通常,数据仓库用多维数据库结构建模。数据仓库提供联机分析处理(OLAP)工具,用于各种粒度的多维数据分析,有利于有效的数据分析。构造数据仓库涉及数据清理和数据集成,是数据挖掘的一个重要的预处理步骤。 数据仓库是一个面向主题的,集成的,...
数据挖掘概念和技术
通过这种数据泛化,尽管细节丢失了,但是泛化后的数据更有意义、更容易解释。这有助于通常需要的多种挖掘任务的数据挖掘结果的一致表示。此外,与对大型未泛化的数据集挖掘相比,对规约的数据进行挖掘所需的I/O操作更少,并且更有效。正因为如此,离散化技术和概念分层作为预处理步骤,在数据挖掘之前而不是在挖掘过程进行。
答 : 区别 : 数据仓库是面向主题的 , 集成的, , 不易更改且随时间变化的数据集合 , 用来支持管理人员的决策 , 数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成, , 是面向操作型的数据库, , 是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据 , 采用 R ER 数据模型. . 相似:它们都为数据挖掘提供...
基于密度的聚类算法,是为了挖掘有任意形状特性的类别而发明的。此算法把一个类别视为数据集中大于某阈值的一个区域。DBSCAN和OPTICS是两个典型的算法。 许多聚类算法在执行之前,需要指定从输入数据集中产生的分类个数。除非事先准备好一个合适的值,否则必须决定一个大概值,关于这个问题已经有一些现成的技术。
分类模型在数据挖掘中担当两个重要角色。首先,它被用作预测模型(predictive model)来对先前未标记的实例进行分类。一个好的分类模型必须以快速的响应时间提供准确的预测。其次,它作为一个描述性模型(descriptive model)来识别区分不同类别实例的特征。这对于诸如医疗诊断的关键应用特别有用,因为如果无法证明如何做出这样...
从关联挖掘到相关性分析 基于约束的关联挖掘 小结,2001-11-6,数据挖掘:概念和技术,3,多层关联规则,项通常具有层次 底层的项通常支持度也低 某些特定层的规则可能更有意义 交易数据库可以按照维或层编码 可以进行共享的多维挖掘,2001-11-6,数据挖掘:概念和技术,4,挖掘多层关联规则,自上而下,深度优先的方法: 先...
1. 数据挖掘的基本概念 数据挖掘通常被定义为通过算法和方法对数据进行分析,以发现隐藏在数据背后的模式、趋势和关联。这些过程涉及数据预处理、数据建模和数据评估等多个阶段。 1.1 数据挖掘的主要任务 数据挖掘可以分为以下几种主要任务: 分类:将数据划分到预定义的类别。
数据挖掘建模语言；通用数据挖掘语言。第一阶段的数据挖掘语言一般属于查询语言；PMML属于建模语言；OLE言；PMML属于建模语言；OLEDBforDM属于通用数据挖掘语言。DM属于通用数据挖掘语言。数据挖掘建模语言 数据挖掘建模语言是对数据挖掘模型进行描述和定义的语言。如果我们设计一种标准的数据挖掘建模语言，使得数据挖掘系统在...