數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介2知識(shí)目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘分類和方法數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象01能力目標(biāo)了解決策樹方法掌握模糊集方法知道數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象02學(xué)習(xí)目標(biāo)3學(xué)習(xí)任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的流程數(shù)據(jù)挖掘的方法4目錄01數(shù)據(jù)挖掘概述02數(shù)據(jù)挖掘分類03數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)5數(shù)據(jù)挖掘是近年來(lái)伴隨數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的大量建立和萬(wàn)維網(wǎng)的廣泛應(yīng)用而發(fā)展起來(lái)的一門技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是交叉性學(xué)科，它是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、可視化分析、模式識(shí)別等多門學(xué)科的融合，如下圖所示。數(shù)據(jù)挖掘概述6數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中，提取隱含其內(nèi)的、人們實(shí)現(xiàn)所不知的，但又是有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。幾點(diǎn)說(shuō)明如下。數(shù)據(jù)挖掘概述1.數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析和決策支持等內(nèi)容。2.數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、大量的、含有噪聲的、用戶感興趣的數(shù)據(jù)。73.發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受、可理解、可運(yùn)用，并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海而皆準(zhǔn)的知識(shí)，僅支持特定的問(wèn)題。數(shù)據(jù)是知識(shí)的源泉，將概念、規(guī)則、模式、規(guī)律和約束等視為知識(shí)，這就好像從礦石中采礦或淘金一樣，從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)。4.原始數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)等，也可以是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖形和圖像等，還可以是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如網(wǎng)頁(yè)等。挖掘知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的方法，也可以是非數(shù)學(xué)的方法；可以是演繹的方法，也可以是歸納的方法。數(shù)據(jù)挖掘概述85.挖掘的知識(shí)具有應(yīng)用的價(jià)值，可以用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和過(guò)程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。6.數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，將人們對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡(jiǎn)單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)，提供決策支持。7.在需求推動(dòng)下，不同領(lǐng)域的研究者，尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化技術(shù)、并行計(jì)算等方面的知識(shí)融合后，形成新的研究熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘概述9（1）直接數(shù)據(jù)挖掘（2）間接數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘分類數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩類：直接數(shù)據(jù)挖掘和間接數(shù)據(jù)挖掘。10數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘方法的集合，數(shù)據(jù)挖掘方法眾多。根據(jù)挖掘任務(wù)可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分為預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、聚類分析、分類與回歸、關(guān)聯(lián)分析、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)、離群點(diǎn)檢測(cè)等。根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及環(huán)球網(wǎng)Web。根據(jù)挖掘方法可分為機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)11統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用了來(lái)自其他一些領(lǐng)域的思