对数据挖掘的认识.pdf
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"对数据挖掘的认识" 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的知识的非平凡过程。数据挖掘可以简单地理解为通过对环境数据的操作,从数据中发现有用的知识。 数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科,包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。从商业角度上看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。 数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知,有效和可实用的三个特征。 数据挖掘的主要方法来源于四个领域:统计分析、机器学习、神经网络和数据库。统计方法主要包括回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法主要包括归纳学习方法、基于范例的推理 CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法主要包括前向神经网络、自组织神经网络等。 模糊集合理论是对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析的数学工具。粗集方法建立在粗集理论上,是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。 机器学习方法中的决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。 神经网络方法中的前向神经网络和自组织神经网络等非常适合解决数据挖掘的问题。神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题。
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