第一
引言1.
什麼是資料探勘？請舉例。
資料探勘
是從大量資料中提取或
挖掘知識
也就是從存放在資料庫
資料倉儲或其他信
息庫中的資料探勘有趣知識的過程
資料探勘是可以從資料庫中提取有趣的知識規律或
高層資訊發現的知識
可以用於決策
過程控制
資訊管理
查詢處理
它不是一種從
資料庫統計學和機器學習發展的技術的簡單轉化
它涉及多學科技術的整合
包括資料庫
技術統計學
機器學習
高效能計算模式識別
神經網路
資料視覺化
資訊檢索
圖象與訊號
處理和空間資料分析
隨著資料庫技術發展
資料的豐富帶來了對強有力的資料分析工具
的需求大量的資料被描述為
資料豐富
但資訊貧乏
所以資料探勘出來了
同義詞：從資料中挖掘知識、知識提取、資料
模式分析、資料考古、資料捕撈、資料中
的知識發現(
kdd2.
簡述知識發現(
kdd)過程。
當把資料探勘看作知識發現過程時
它涉及的步驟為
資料清理(消除雜訊或不一致資料)
資料整合(多種資料來源可以組合在一起)
資料選擇(從資料庫中檢索與分析任務相關的資料)
資料變換(資料變換或統一成適合挖掘的形式，如通過彙總或聚集操作)
資料探勘(基本步驟，使用智慧型方法提取資料模式)
模式評估(根據某種興趣度度量，識別表示知識的真正有趣的模式)
知識表示(使用視覺化和知識表示技術，向使用者提供挖掘的知識)
3.簡述資料探勘的功能。
資料探勘的任務：
描述和**。
描述性挖掘任務刻畫(描述)資料庫中資料的一般特性；
**性挖掘任務在當前資料上進行推斷。
比較典型的有：
概念類描述：特徵化和區分
挖掘頻繁模式、關聯和相關
分類和**
聚類分析
離群點分析
演變分析
資料探勘常用技術
生物學方法
人工神經網路
遺傳演算法
資訊理論方法
決策樹
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