数据挖掘在中国的现状和发展研究.

万方数据

Ｖｏ．ｌ１８．Ｎ．ｏ３管理工程学报２００４年第３期圈回［ｌ４ｊ网［ｌ６ｊ皿［ｌｓｊ［ｌ９ｊ厂．Ｌｌ周生炳，张钱，成栋．于规则面向属性的数据库归纳的无回基溯算法［７软件学报，９，（）６３６８１．１９１７：７一７．９０蒋嵘，李德毅，范建华．数值型

数据的泛概念树的自动生成方法【１计算机学报，０，（）４０４６ｉ．２０２５：一７．０３７一」一一尸十勺，１，刁［７软件学报，０，（）７５７４Ｊ．２０１６：一４．０１３周水庚，周傲类，曹晶．基于数据分区的ＤＳＡＢＣＮ算法【ｌ计Ｊ．算机研究与发展，０，０）１３１９２０３０：一１．０７１５５「一－，，‘ ，郭建生，，赵奕施鹏飞一种有效的用于数据挖掘的动态概念毛国君，椿年．于项目序列集操作的关联规则挖掘算法刘基］ｉ计算机学报，０，（）４７４２Ｉ．２２２４：１一２．０５ＩＬ尸聚类算法［ｌ软件学报，０，（）一９．Ｊ．２１１４：２５１０２５８内、内ｊ「一一Ｊ魏李，宫学庆，钱卫宁，高维空间中的离群点发现〔ｌ软件等．Ｊ．学报，０，３２：８一９．２２１（）２０２００门仁」程岩，黄梯云．粗糙集中定量关联规则的发现及其规则约简的方法研究【〕管理工程学报，０，（）７－７Ｊ２１１３：７．０５３ｅｓＬＦ飞）４俞蓓，王军，叶施仁．基于近邻方法的高维数据可视化聚类方苑森森，程晓青，数量关联规则发现中的聚类方法研究【ｌ计ｉ．法〔７计算机研究与发展，０，（）７４７．Ｊ．２０３６：－０７１２０ｒ．．Ｌ算机学报，０，（）８７８１２０２８：一７．０３６倪志伟，蔡庆生，方瑾．用神经网络来挖掘数据库中的关联规内、〕‘ 一一Ｊ「陈宁，陈安，周龙骥．大规模交易数据库的一种有效聚类算法［７软件学报，０，（）４５４４Ｊ．２１１４：７一８．０２Ｌ则【ｌ系统仿真学报，０，（）６５６７１．２０１６：－．０２８８Ｊ内几６ｌｅｓＥｔＭ，ｒＳｎｅＪＡｇｉｍａｄｌａｏｓｓｔｌｓｒＰｔＫａｄｒｌｒｈｓａｐｃｉｆｐｉｅｅＨ，ｅ．ｔｏｎｐｉｔｎｏａａｒ陆建江．数据库中布尔型及广义模糊型加权关联规则的挖掘ｄａｉ仁ｌＩｉｃｐｒＧｏａｉＤｔＭｎｇａｍｎＺ．ｖｅｈｔｆｅｒｈａｉｎａｔｉｇｎｎｔａｅｏｇｐｃａｉｎｄｒｄＫｏｌｇＤｓｖｒ，ｅｒｏｏｒｈｉＧＳＴｙｒｄｎｗｅｅｃｅＲｓｃＭｎｇｐｓＩ，ｌａｄｉｏｙｅａｈａｎａｏｎＦａｃｓ２０．一３．ｒｎｉ，１１２

０ｒ．．ＬＡｌ系统工程理论与实践，０，：一２．２２２２３．０８程继华，施鹏飞．多层次关联规则的有效挖掘算法仁ｌ软件学ｉ．报，９，（２：７９１１８９１）９一４９３内愧，｝产Ｊ．，刘茂福，曹加恒，彭敏等．多媒体文本数据的模式挖掘方法２０１肖利，金远平，徐宏炳，．于多维标度的快速挖掘关联规等基［」武汉大学学报（Ｊ理学版）２０，（）３１３３，１４３：一２．０７２ｒ．．Ｌ则［ｌ软件学报，９，（）７９７３ｉ．１７１７：４一５．９０Ｌ．．Ｌ，、钊目工－曹加恒，张凯，舒风笛等．多媒体数据挖掘的相关媒体特征库飞２１，ｌｅｓｅｓＪ陆建江，宋自林，钱祖平．挖掘语言值关联规则【软件学报，Ｊ．２０，戈）印，６１０１１４：一１．２．；Ｌ尸飞』ｇ一Ｊ方法【ｌ武汉大学学报，０，（）５１４Ｊ．２０４５：－７．０６７５减例．人工神经网络在混沌观测时序数据处理中的应用〔７Ｊ．数据采集与处理，０，（）４６４９２１１４：一８．０６８Ｆｅｓｅｓｒ．．Ｌ，勺，．．Ｊ｝｝陆建江，钱祖平，自林．态云关联规则在预测中的应用宋正Ｆｅｓｅｓｌ工Ｊ，内‘ 」［．Ｊ计算机研究与发展，０，０１：７１０］２０３）１１一３．０７３２肖利，王能斌，徐宏炳，挖掘转移规则：等．一种新的数据挖掘ｅｓＬｒ４｝ｎｌ郑斌祥，杜秀华，席裕庚一种时序数据的离群数据挖掘新算「一ｒ．．Ｌ，￣４「一一Ｊ技术〔１计算机研究与发展，９，（）９２９６ｉ．１８３１：一０９５００程继华，施鹏飞．概念指导的关联规则的挖掘［］计算机研究．．１‘ 尸４１１一Ｊ法［〕控制与决策，０，（）３４３７Ｊ２２１３：一２．０７２欧阳为民，蔡庆生．在数据库中自动发现广义序贯模式【７软Ｊ．件学报，９，００：４８０１７８９８一７．６，．．Ｊ与发展，９，（）１２１９．１９３９：９一０６９６０．．ＬＬ．．Ｌ尸４２欧阳为民，蔡庆生．发现广义序贯模式的增量式更新技术〔７Ｊ．２｝ｌｔｌｅｓ飞」谢志鹏，刘宗田．概念格与关联规则发现【ｌ计算机研究与发７，展，０，（２：１一４１２０３１）１５１２．０７４４３４４５４６「一一Ｊ软件学报，９，（０：７７０１８

９１）７一８．９７陈玉泉，朱锡钧，陆汝占．文本数据的数据挖掘算法〔ｌ上海１．交通大学学报，０，（）９６９８２０３７：一３．０４３ｒ．．Ｌ２Ｕ‘ 慕春棣，戴剑彬，叶俊．用于数据挖掘的贝叶斯网络【〕软件Ｊ学报，０，１５：０６６２０１（）６一６．０６，．ｒｒｅＬ，１夕，宫秀军，刘少辉，史忠植一种增量贝叶斯分类模型［］计算Ｊ．机学报，０，（）６５“０２２２６：４一．０５季文裤，周傲英，张亮，．等一种基于遗传算法的优化分类器尸．一Ｌ２００『一一ＪＫｓａｌｋｌＷｂｉｒｅｃ：ｖ［ＩＳＫＤｏｌＲＢｃｅＨｅｍｎｅａｈａｅＪ．ＩＤａ，ｏｅ．ｉｇｒｓｙＧｎｓｕｒＥｐｒｉｓ２０，：一５ｘｌａｏ，２１１．ｏｔｎ００（）１范众，郑诚，王清毅，用ＮｉＢｙ方法协调分类Ｗｂ等ａｅｅｖａ，ｅ网页［．Ｊ软件学报，０，（）１８一１２］２１１９：３６３．０２９唐常杰，于中华，游志胜，基于时态数据库的Ｗｅ数据周期等．ｂ的方法【〕软件学报，０，（）２５２９Ｊ２２１２；一４．０３４ｒ．．Ｌ」２９刁时施仁，史忠植．基于ＣＲ的中心渔场预报〔ｌ高技术通讯，ＢＪ．２０，：４一６．０１５６８规律的采掘［］计算机学报，０，０）５－９Ｊ．２０２：５．０３２仁７４１苏中，少平，马杨强，基于ＷｂｏＭｎｇ等．ｅｌｉｎ的Ｎ－ｇｉ元预测模型Ｌ］软件学报，０，（）１一１１Ｊ２２１１：３４．０３６［０周水庚，３１周傲英，金文，ＦＢＣＮ一种快谏ＤＳＡ等．ＤＳ人：ＢＣＮ算法ＴｅｓｒｈｏｔｒｅｔｕｔｎｄｖｌｍｎｏＤｔＭｉｉｉＣｉｈＲｅｃａｕＣｒｎＳａｏａＤｅｐｅｔａａｎｇｈａｅａｂｕｉｉｎｅｏｔｆ

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数据挖掘研究现状综述

数据挖掘引言数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

数据挖掘研究的现状与发展趋势_郑继刚

数据挖掘研究的现状与发展趋势郑继刚,王边疆 (保山学院数学系,云南保山678000) 影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模型和回归模型等. 目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器学习、仿生物学、地球信息学的研究方法. 4.2多媒体数据挖掘多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术. 有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型ＭＤＭＰ,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测等各种领域. 4.3时序数据挖掘时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动等众多领域得到了应用.

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象：数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。名称映射:映射至类别字段名的值的规范。结果:由函数创建的结果的名称和位置。分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。值映射:映射至其它值的规范。函数：发掘:单个发掘函数的参数。预处理:单个预处理函数的参数。序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。统计:单个统计函数的参数。统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

文献综述_数据挖掘

数据挖掘简介数据挖掘的任务数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。数据挖掘的方法数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没

数据挖掘现状与前景

数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。国外如此，那中国呢？随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。所以，请坚定勇敢地踏出迈向数据挖掘的那一步吧，然后扎实地学好所需的知识理论及实践技巧，最后所收获到的，或许比你所期待的还多。

遥感影像数据挖掘研究进展_周小成

遥感影像数据挖掘研究进展周小成,汪小钦 (福州大学福建省空间信息工程研究中心,数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州350002) 逐一细化成精细类别,通过加入决策函数一步一步地进行分类。典型的决策树方法有分类回归树(CART)、ID3、 C5.0等。与传统的单层最大似然法分类器相比,决策树可以在不同的分类等级与节点上采用不同的特征子集,甚至可以采用不同的分类器;可以选用较少的特征,避免高维数据带来的系列问题[14]。在实际中,一般类别都交错分布,在这种情况下,可以采用空间分割聚类的方法,即分割线两边在当前情况下具有最大的对比度,子集内可以有多个类型分布而不再要求分割到单个的类别[15]。利用数据挖掘技术从GIS和遥感影像中发现知识,可以改善土地利用分类的精度。Huang[16](1997)等用C4.5算法从GIS数据和SPOT多光谱图像数据中提取知识进行湿地分类。Eklund,et al.[17](1998)在土壤盐碱度分析中,采用 C4.5归纳学习算法从TM图像和地图数据提取到相关知识。布和敖斯尔[18](1999)提出了基于知识发现和决策规则基础的盐碱地GIS和遥感分类的方法。Deren LI[19](2000) 提出了空间对象尺度和像素尺度两个学习尺度用于从空间数据中归纳学习。用C5.0归纳学习算法发现有关空间分布模式和形状特征规则,然后用总结的模式对图像重新分类。通过与单纯Bayes分类结果的比较,总体分类精度大大提高。潘永生[20](2002)利用改进的决策树算法和修剪算法对乳腺疾病图像进行数据挖掘,证明了决策树算法在医学图像数据挖掘领域有着广泛的应用前景。 2.2.2利用空间知识规则辅助分类利用空间数据挖掘理论挖掘的空间关联规则、空间特征规则、空间聚类规则等空间知识规则可以提高遥感解译的可靠性、精度和速度[21]。如森林迹地海拔高于100m,居民地和道路相连等。王雷[22](2001)利用遥感影像分类获取的地物类型分别与坡向叠加,生成坡向直方图。发现旱地偏东向的频率较高,居民地则是偏南向的频率较高。这种方法提高了遥感非监督分类的效率与可靠性,有助于地学规律的发现与描述。杨存建[23](2001)通过对不同类型居民地的遥感影像特征、光谱特征和空间关系分析,从而发现居民地的光谱特征知识、空间关系知识,建立了基于知识的遥感图像居民

数据挖掘在中国的现状和发展研究

数据挖掘在中国的现状和发展研究导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。关键字：数据挖掘 0 引言近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司

数据挖掘在化学化工中的研究进展

数据挖掘在化学化工中的研究进展发表时间：2018-09-18T20:57:39.343Z 来源：《基层建设》2018年第23期作者：韦丽群 [导读] 摘要：作为一项交叉学科，数据挖掘在当今的大数据时代已经被应用到很多的领域之中，并且发挥着显著的作用。广州正虹环境科技有限公司广东广州 510530 摘要：作为一项交叉学科，数据挖掘在当今的大数据时代已经被应用到很多的领域之中，并且发挥着显著的作用。随着数据挖掘在化学化工这一领域中的广泛应用，有效的使这一领域实现了研究思路以及研究手段的进一步丰富。极大的推动了化学领域的良好发展，为当今时代的经济以及科技的进一步发展极大程度的提供了有利条件。本文就是对数据挖掘在化学化工中的研究进展进行分析，希望可以起到良好的作用。关键词：数据挖掘；化学化工；研究进展近年来，随着经济以及科技的进一步发展，数据技术也取得了不断的发展，因此在各个行业中也都积累了大量的数据。随着大数据时代的到来，表面的数据已经难以满足人们对数据的进一步需求，因此数据挖掘也就被各个行业进行了广泛的应用，进而取得了进一步的发展。尤其是对于化学化工领域而言，数据挖掘的应用实现了其研究思路以及研究手段的进一步创新，有效的促进了化学化工业的良好发展。本文就是对其在化学化工领域中的应用以及发展进行研究。图1 一、数据挖掘在化工建模中的应用在化工领域中，化工建模一直都是一项难度较大的内容。在实际的建模过程中往往会因为很多条件以及因素的交互性或者是非线性对系统造成影响，一次就是化工建模的难度进一步加大。但是随着数据挖掘这一技术在化学化工领域中的应用，凭借其算法丰富的优势使得化工建模实现了进一步的优化。将神经网络算法在化工建模中进行合理的应用，能够对任意的非线性映射以任意的精度来逼近，这样就可以实现对含噪声以及非线性的数据进行更加有效的处理；将遗传算法在化工建模中进行合理的应用，可以在不需要对问题模型的相关特征进行依赖的情况下来实现对非线性问题的良好解决，这样解决问题的方式在鲁棒性以及全局性的方面都有着最佳的优势，使化工建模的效率实现了进一步的提高，同时使其并行性的特点得以实现；主元分析在化工建模中的合理应用，通过对数据的简化、对数据的压缩、对数据的建模等来实现对非线性数据的有效解决；偏最小二乘法在化工建模中的合理应用，使得自变量的回归建模以及多变量的回归建模发挥出更加显著的优势[1]。二、数据挖掘使化工工艺条件的应用实现了进一步的优化数据挖掘技术在化学化工领域中的合理应用，可以在海量的高维、交互以及无序的自变量的数据库里对潜在的因变量信息以及能够导向的因变量信息进行发现。数据挖掘技术在化学化工中的应用，通过对聚类算法、分类决策树算法以及分类树算法等进行合理的应用，来实现对多维的无序自变量以及特定的因变量进行最优选择。数据挖掘这一特点在化学化工中的合理应用，将会使化工工艺实现进一步的优化。其自变量可以是多维的工艺条件以及非线性的工艺条件，因变量是特定的化学工艺结果，因此应用数据挖掘技术可以实现对不同算法的进一步优化，这样就可以科学的对最佳工艺条件进行确定。三、数据挖掘在数据库平台的应用数据库就是一个对决策的过程、集成以及交互都实现支持以及管理的数据集合。数据挖掘技术在数据库平台的应用，对于大量的无序数据以及非线性数据，可以采用关联、聚类、模糊集、最小冗余以及最大权重等的特征算法进行应用，来实现对非线性数据信息的系统进行整合。数据挖掘技术在化学化工中的应用，可以使人们在对各种数据之间的关联进行分析以及查找的时候，通过人机交互界面来更加直观、更加简洁的呈现，进一步为这项工作的实施提供了便利，同时可以将模糊偏好有效的引入到数据信息查找的条件之中，这样就可以有效的使搜索结果在灵活性方面得以显著的提高。因此，数据挖掘技术在数据库平台中的应用，可以有效的实现对化工数据的聚类以及关联，从而有效的实现对化工数据库的建立以及对化工的应用软件进行进一步的开发，因此这也是数据挖掘技术应用在化学化工领域之中的一个热点内容[2]。四、数据挖掘在化学化工安全生产中的应用化学化工企业是最容易发生安全事故的企业，所以化学化工的安全生产一直都是人们所广泛关注的话题。采用传统的方法对化学化工生产中的安全事故不能做到有效的预防和控制，只能够小心谨慎的进行安全事故的监控与排查，所以对于化学化工企业的安全事故而言，传统的办法都太过被动，因此在对化学化工安全事故进行控制的过程中也没有取得满意的效果，导致化学化工企业在生产的过程中，安全事故频频发生[3]。随着近年来数据挖掘技术被应用到化学化工的领域之中，并且取得了良好的发展，使的化学化工企业的安全事故得到了有效的控制，因此也就进一步的实现了化学化工企业的按安全生产。随着模糊理论以及Bayes的主观算法等科学应用，使得不确定性的推理方法被数据挖掘技术也有效的提供，进而实现了对安全事故在其发生的原因以及发生的征兆间进行随机性的以及模糊性的不确定关系的有效研究。将化工厂对大量运行数据的储存作为依据，将数据挖掘技术在特定算法方面进行科学合理的运用，来实现对每一个事故的征兆对于其运算结

数据挖掘在中国的现状和发展研究.

万方数据万方数据万方数据万方数据万方数据Ｖｏ．ｌ１８．Ｎ．ｏ３管理工程学报２００４年第３期圈回［ｌ４ｊ网［ｌ６ｊ皿［ｌｓｊ［ｌ９ｊ厂．Ｌｌ周生炳，张钱，成栋．于规则面向属性的数据库归纳的无回基溯算法［７软件学报，９，（）６３６８１．１９１７：７一７．９０蒋嵘，李德毅，范建华．数值型

数据挖掘文献综述

湘潭大学本科生专业文献综述题目: 数据挖掘文献综述姓名: 林勇学院: 信心工程学院学院专业: 自动化班级: 一班学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象；预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；转换：消减数据维数或降维；数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法；解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2：目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

数据挖掘中的软计算方法及应用综述

摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。关键词数据挖掘；软计算；模糊逻辑；遗传算法；神经网络；粗集 1 引言在过去的数十年中，随着计算机软件和硬件的发展，我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2]，这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究，以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域，数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总，并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加，高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具，从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据，选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展，并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法，已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业 [5]和电信，并有很好的表现。软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术，以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常，软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。 2 数据挖掘中的软计算方法目前，已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中，来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势，它们是互补的而非竞争的，与传统的数据分析技术相比，它能使系统更加智能化，有更好的可理解性，且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述，并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。 2.1 模糊逻辑模糊逻辑是1965年由泽德引入的，它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法，模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤，提供了在高抽象层处理的便利。同时，数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据，即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法，可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面：（1）聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为，通过聚类，人能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力，它对发现的结构感兴趣，这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中，这种能力可以帮助

教育数据挖掘研究进展综述

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/907010153.html, Journal of Software,2015,26(11):3026?3042 [doi: 10.13328/https://www.360docs.net/doc/907010153.html,ki.jos.004887] https://www.360docs.net/doc/907010153.html, ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563 ? 教育数据挖掘研究进展综述周庆1,2, 牟超2, 杨丹3 1(信息服务社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学),重庆 400044) 2(重庆大学计算机学院,重庆 400044) 3(重庆大学软件学院,重庆 400044) 通讯作者: 周庆, E-mail: tzhou@https://www.360docs.net/doc/907010153.html,, https://www.360docs.net/doc/907010153.html, 摘要: 教育数据挖掘(educational data mining,简称EDM)技术运用教育学、计算机科学、心理学和统计学等多个学科的理论和技术来解决教育研究与教学实践中的问题.在大数据时代背景下,EDM研究将迎来新的转折点.为方便读者了解EDM的研究进展或从事相关研究和实践,首先介绍EDM研究的概貌、特点和发展历程,然后重点介绍和分析了EDM近年来的研究成果.在成果介绍部分,选取的研究成果大部分发表于2013年以后,包括以往较少涉及的几种新型教育技术.在成果分析部分,对近年来的典型案例作了分类、统计和对比分析,对EDM研究的特点、不足及发展趋势进行了归纳和预测.最后讨论了大数据时代下EDM面临的机遇和挑战. 关键词: 大数据;教育环境;交叉学科;MOOCs;ITS 中图法分类号: TP311 中文引用格式: 周庆,牟超,杨丹.教育数据挖掘研究进展综述.软件学报,2015,26(11):3026?3042.https://www.360docs.net/doc/907010153.html,/1000- 9825/4887.htm 英文引用格式: Zhou Q, Mou C, Yang D. Research progress on educational data mining: A survey. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2015,26(11):3026?3042 (in Chinese).https://www.360docs.net/doc/907010153.html,/1000-9825/4887.htm Research Progress on Educational Data Mining: A Survey ZHOU Qing1,2, MOU Chao2, YANG Dan3 1(Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society of Ministry of Education (Chongqing University), Chongqing 400044, China) 2(College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China) 3(School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) Abstract: Educational data mining (EDM) focuses on solving theoretical and practical problems in education by applying principles and techniques from educational science, computer science, psychology, and statistics. It is believed that EDM will become more mature and promising in the Age of Big Data. This paper aims to help readers to understand or engage EDM research. First, the basic concepts, characteristics and research history of EDM are introduced. Then some latest results of EDM are presented and analyzed. Most results were published in 2013 and later, including some studies on several educational techniques that were rarely investigated before. Those results are also analyzed via classification, statistics and comparison, and based on which strength and weakness of EDM is discussed. Finally, opportunities and challenges facing EDM are discussed. Key words: big data; educational environment; interdisciplinary research; MOOCs; ITS 数据挖掘技术可以从大量的数据中发现隐藏的模式与知识[1],目前已成功应用在生物、金融和电子商务等 ?基金项目: 国家自然科学基金(61472464, 61402020); 中央高校基本科研业务费(CDJZR12.18.55.01, 106112015CDJSK04JD02); 重庆市前沿与应用基础研究计划(cstc2013jcyjA40017) 收稿时间:2015-02-12; 修改时间: 2015-05-11, 2015-07-14, 2015-08-11; 定稿时间: 2015-08-26

数据挖掘分类算法研究综述终板

数据挖掘分类算法研究综述程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。