Data Mining常用词汇表-中英文.pdf

数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值知识的过程，它涉及到多种技术和算法。以下是一些与数据挖掘相关的关键概念和术语： 1. **算法**：在数据挖掘中，算法是用于处理和分析数据的具体步骤集合，例如Apriori算法用于发现频繁项集和关联规则。 2. **人工神经网络(ANN)**：模仿人脑结构的计算模型，常用于模式识别和预测任务。 3. **关联规则**：在数据集中找出两个或多个项目之间的有趣关系，如"如果顾客购买了尿布，他们也常常会购买啤酒"。 4. **贝叶斯定理**：在概率论中，用于计算条件概率，常用于分类和预测，如贝叶斯分类。 5. **聚类**：将数据分组到相似类别中的过程，如凝聚聚类（Agglomerative clustering）和K-means聚类。 6. **梯度下降**：优化算法，常用于最小化损失函数，如批量梯度下降（Batch gradient descent）。 7. **决策树**：一种结构化的预测模型，如C4.5、C5和CART算法。 8. **二叉搜索树**：一种特殊的树结构，用于高效地查找、插入和删除操作。 9. **位图索引**：数据库中的一种索引类型，用位图表示每个数据项，快速定位特定值。 10. **提升（Boosting）**：集成学习方法，通过组合弱分类器创建强分类器，如AdaBoost。 11. **卡方检验**：用于检验两个变量之间是否存在关联性，常见于分类变量的分析。 12. **箱线图**：一种可视化工具，用于展示数据分布的四分位数和异常值。 13. **点击流（Clickstream）**：记录用户在网站上浏览行为的数据流。 14. **协同过滤**：推荐系统中常用的技术，通过分析用户的行为模式来预测用户的喜好。 15. **聚类特征树（CF tree）**：一种数据结构，用于高效地存储和检索聚类信息。 16. **竞争层**：在神经网络中，一组神经元竞争激活，用于特征选择。 17. **染色体**：遗传算法中的概念，代表解决方案的编码形式。 这些术语只是数据挖掘领域中的一小部分，实际应用中还包括聚类分析、回归分析、时间序列分析、异常检测、模式识别等多个方面。理解并掌握这些概念对于进行有效的数据挖掘和分析至关重要。