数据挖掘是一种用于从大量数据中提取有价值信息的技术。它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。常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘。数据挖掘的应用范围广泛,可以帮助我们做出决策、预测未来趋势和发现隐藏的规律。随着大数据时代的到来,数据挖掘技术将扮演越来越重要的角色。
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。
数据挖掘概念和技术
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...
1. 什么是数据挖掘? 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) ...
因此,分类过程涉及两个步骤:将学习算法应用于训练数据以学习模型,然后应用模型将标签分配给未标记的实例。图3.3说明了分类的一般框架。分类技术(classification technique)是指分类的一般方法,例如将在本章中研究的决策树技术。像大多数其他分类技术一样,这种分类技术由一系列相关模型和一些用于学习这些模型的算法组成。在...
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...
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。
韩家炜数据挖掘概念和技术 第3章数据预处理 2023-11 目录 •3.1数据预处理：概览•3.2数据清洗•3.3数据聚合•3.4数据删减•3.5数据转换和数据离散化•3.6总结 数据预处理 真实世界中旳数据库对噪声、缺失、以及不一致旳数据是高度敏感旳，因为这些数据经常容量很大，而且很可能是多起源旳异质数据。...
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...