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)* ...
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对原始数据进行清洗和转换,以便更好地应用于后续分析。常见的预处理方法包括缺失值填充、异常值处理、特征选择等。 2. 分类与回归 分类和回归是两种最常用的数据挖掘技术。分类是指将事物分为不同类别或标签,例如将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮...
对于包含大量数据的数据库,应当使用适当的选样技术,进行交互式数据探杳。交互式挖掘允许用户聚焦搜索模式,根据返回的结果提出和精炼数据挖掘请求。特殊地,类似于OLAP在数据方上做的那样,应当通过交互地在数据空间和知识空间下钻、上卷和转轴,挖掘知识。用这种方法,用户可以与数据挖掘系统交互,以不同的粒度和从不同的...
数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识,很多人也把数据挖掘视作“数据库中的知识发现”(KDD)。 数据挖掘的步骤包括: 数据清理(消除噪音或不一致数据) 数据集成(多种数据源可以组合在一起) 数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据) 数据变换(数据变换或统一成适合挖掘的形式;如,通过汇总或聚集操作) ...
一、数据挖掘的概念 1.1 数据挖掘的定义 数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式,从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术,数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。 1.2 数据挖掘的目标 数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律,并将这些知识...
4).数据变换:将数据变换成适于挖掘的形式 变换策略包括:光滑,属性构造,聚集,规范化,离散化,由标称数据产生概念分层。 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。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。 《数据挖掘概念与...
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
数据挖掘又称知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Database),即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求,这种情况...