数据挖掘技术是数据处理的技术，从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。技术流程 从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中...
数据挖掘(Data Mining,DM)又称数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database,KDD),是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据...
数据挖掘又称数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database,KDD),是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,...
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
数据挖掘通常包括以下几个步骤: 数据预处理 对原始数据进行清洗、去噪、去重、转换、归一化等处理,以提高数据质量和可分析性。 特征选择 从处理后的数据中选择最具代表性和区分性的特征,以减少模型复杂度和提高分析效率。 模型选择和训练 根据数据类型和分析目标,选择合适的数据挖掘算法和模型,例如聚类分析、分类分析...
² 数据挖掘系统只产生有趣的模式吗?——数据挖掘的优化问题,根据模式兴趣度,可以指导和约束知识发现过程,提高发现性能。 2.知识发现过程 (1)数据清理 (消除噪声和删除不一致数据) (2)数据集成 (多种数据源可以组合在一起) (3)数据选择 (从数据库中提取与分析任务相关的数据) (4)数据变换 (通过汇总或聚集...
数据挖掘(DataMining)是从大量数据中通过数理统计算法搜索隐藏于其中的信息的过程。它通常被视为数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘技术可以自动或半自动地从大量不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取出隐含在其中的、事先未知的、但又有潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘涉及多个学科，包括统计学、...
关联是一种与统计学相关的数据挖掘技术。它指示某些数据（或在数据中发现的事件）链接到其他数据或数据驱动事件。它类似于机器学习中的共现概念，其中一个数据驱动事件的可能性由另一个事件的存在表示。相关性的统计概念也类似于关联的概念。这意味着对数据的分析表明，两个数据事件之间存在关系：例如，购买汉堡经常...
数据挖掘作为一个真正的跨学科主题,可以用许多不同的方式来定义,即使是数据挖掘这个术语也不能详尽的呈现这个过程中所涉及到的主要步骤。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以...