数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现技术在信息科学中的应用与挑战
数据挖掘与知识发现技术在信息科学中的应用与挑战概述信息科学作为一门跨学科的学科，涵盖了众多领域，从计算机科学到社会学，都需要处理大量的数据。
为了从这些数据中挖掘有价值的信息和知识，数据挖掘与知识发现技术应运而生。
本文将重点探讨这些技术在信息科学中的应用以及面临的挑战。
一. 数据挖掘与知识发现技术的基本概念数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中获取有用信息的过程。
它通过应用各种算法和技术，识别出隐藏在数据背后的模式、关联以及规律。
知识发现则是从挖掘到的信息中构建出有意义的知识，并进行分析和解释。
这些技术在信息科学领域发挥着重要的作用。
二. 数据挖掘与知识发现技术的应用1. 商业和市场分析数据挖掘技术在商业和市场分析中被广泛应用。
通过分析大量的销售数据、用户行为数据和市场调研数据，企业可以了解市场趋势、消费者需求和产品改进的机会。
例如，通过分析用户购买行为，可以为用户个性化推荐产品，提升用户满意度和销售额。
2. 医疗诊断与预测医疗领域是一个典型的数据密集型行业。
利用数据挖掘技术，医疗专业人员可以从大量的病历数据、影像数据和基因数据中挖掘出疾病的早期预警信号、诊断依据和治疗方案。
例如，利用数据挖掘技术，可以从基因数据中发现与肿瘤相关的突变，帮助医生提前预测患癌风险。
3. 社交网络分析社交网络已成为人们生活中重要的一部分，其中包含了大量的社交互动数据。
数据挖掘技术可以帮助我们理解社交网络中人与人之间的关系，预测用户的兴趣和行为。
例如，在社交媒体平台上通过挖掘用户的社交关系和兴趣爱好，可以为用户推荐更加相关的内容和朋友。
三. 数据挖掘与知识发现技术面临的挑战1. 高维数据随着数据的积累和获取能力的提升，我们面临的是越来越高维度的数据。
高维数据带来了维度灾难的问题，传统的数据挖掘技术可能无法应对。
因此，我们需要研发更加高效和有效的算法来处理高维数据。
2. 数据隐私和安全随着数据挖掘技术的广泛应用，数据隐私和安全成为了一个十分重要的问题。
数据挖掘与知识发现
前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。
面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。
如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。
人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。
因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。
难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。
但人工智能系统较率低，不能应用于实际。
随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
信息科学中的数据挖掘与知识发现
信息科学中的数据挖掘与知识发现引言：在当今信息爆炸的时代，大量的数据被持续地产生和积累。
这些数据蕴含着宝贵的知识和信息，但如何从海量的数据中获取有用的信息成为一个挑战。
数据挖掘与知识发现作为信息科学领域的重要技术，可以帮助人们从海量数据中提取出有价值的知识。
本文将从数据挖掘的基本概念和流程、常用的数据挖掘技术、数据挖掘的应用以及数据挖掘的挑战与发展趋势等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与知识发现在信息科学中的重要性和应用前景。
一、数据挖掘的基本概念和流程数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘模型的构建、模型验证和评估以及应用结果的解释与应用。
问题定义是数据挖掘流程的起点，它确定了数据挖掘的目标和需求。
在问题定义阶段，挖掘者需要明确自己想要从数据中获得的知识，并考虑如何实现这个目标。
数据收集和预处理是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要收集和整理相关的数据，并进行数据清洗、数据集成、特征选择和数据变换等步骤，以准备挖掘所需的数据。
数据挖掘模型的构建是数据挖掘流程的核心步骤。
在这个阶段，挖掘者需要选择合适的数据挖掘算法，并通过算法建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
模型验证和评估是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要对构建的数据挖掘模型进行验证和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
应用结果的解释与应用是数据挖掘流程的最后一步。
在这个阶段，挖掘者需要解释和应用所挖掘出的知识和信息，从而为实际问题的解决提供参考和支持。
二、常用的数据挖掘技术在数据挖掘的过程中，有许多常用的数据挖掘技术可以帮助挖掘者从数据中发现有价值的知识。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
分类是一种常用的数据挖掘技术，它将数据划分为不同的类别，从而建立起不同类别之间的关系模型。
数据挖掘与知识发现从数据中挖掘有价值的信息
数据挖掘与知识发现从数据中挖掘有价值的信息数据挖掘与知识发现是一项重要的技术，通过分析大量的数据以发现其中潜在的规律、趋势和有价值的信息。
这项技术的应用范围广泛，可以在商业、科学、医疗等领域中发挥重要的作用。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、方法以及在实际应用中的案例分析。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种自动化的过程，通过使用计算机技术从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
它结合了统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和方法，可以帮助人们更好地理解和利用数据。
在数据挖掘中，首先需要明确研究的目标，并确定需要分析的数据集。
然后，通过选择适当的数据挖掘算法，对数据进行处理和分析，最终得出有意义的结论和发现。
常用的数据挖掘算法包括分类、回归、聚类、关联规则等。
二、数据挖掘的方法1.分类分类是数据挖掘中的一种常见方法，它用于根据已有的数据样本将新的数据分为不同的类别。
通过构建分类模型，可以对未知数据进行分类预测。
例如，可以利用历史销售数据来构建一个分类模型，以预测某个产品的销售情况。
2.回归回归分析是数据挖掘中的一种方法，用于预测和建立变量之间的关系模型。
通过对已知数据的观察和分析，可以建立一个数学模型，以预测未知数据的值。
回归分析在金融、市场营销等领域中具有广泛的应用。
3.聚类聚类是一种将相似的数据对象分组的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。
聚类分析常用于市场细分、用户行为分析等领域，通过将用户分成不同的群体，可以更好地制定个性化的营销策略。
4.关联规则关联规则是一种用于发现数据中项集之间关联关系的方法。
通过分析交易数据等，可以找到经常同时出现的物品，从而可以制定更有效的商品推荐策略。
关联规则在电子商务、超市促销等领域具有重要的应用价值。
三、数据挖掘的实际应用案例分析1.金融行业中的反欺诈金融行业经常受到欺诈活动的影响，通过数据挖掘技术可以发现欺诈的模式和规律。
例如，可以通过分析客户的交易记录和行为模式，建立一个欺诈检测模型，及时发现可疑交易并采取相应的措施。
知识发现与数据挖掘技术研究
知识发现与数据挖掘技术研究随着信息时代的到来，数据资源的爆炸性增长和复杂性不断提高，如何从中发现规律、提取知识已成为了重要的研究方向。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，并逐渐形成了一个独立的学科领域。
本文将从几个方面介绍该领域的研究内容和应用价值。
一、知识发现与数据挖掘技术的定义和研究内容知识发现与数据挖掘技术指的是利用计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关学科的理论和方法，通过对数据进行分析、处理、抽象、归纳、推理等操作，从中发现隐藏在数据背后的关联规律、趋势、模型等有价值的知识。
具体来说，知识发现与数据挖掘技术主要包括以下几个方面的研究内容：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、过滤、整合、变换等操作，使其符合后续处理的需求。
2.数据挖掘算法：常见的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树、人工神经网络、支持向量机等。
3.知识表示和表达：将挖掘出的知识进行表达，如规则、分类器、模型等。
4.知识评估和验证：对挖掘出的知识进行评估和验证，如准确性、可靠性、可解释性等。
二、知识发现与数据挖掘技术的应用领域知识发现与数据挖掘技术广泛应用于各个领域，其中几个典型的应用领域如下。
1.商业领域：数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解市场需求、优化业务流程、降低运营风险。
2.医疗领域：利用数据挖掘技术可以对医疗数据进行分析和挖掘，从而实现疾病预测、病人群体分类、药物评价等目的，提高医疗服务质量和效率。
3.网络安全领域：数据挖掘技术可以用于网络异常检测、恶意代码分析、入侵检测等方面，帮助企业和政府机构预防和应对网络攻击和信息安全威胁。
4.社交网络领域：社交网络中包含了巨量的用户信息和社交关系，利用数据挖掘技术可以从中挖掘用户兴趣、影响力、社交关系等信息，为营销、推广、舆情监控等提供有力支持。
三、知识发现与数据挖掘技术的研究趋势和挑战在不断发展的知识发现与数据挖掘技术领域，有一些趋势和挑战值得关注。
数据挖掘与知识发现考试试题
数据挖掘与知识发现考试试题一、选择题1.数据挖掘的定义是什么？A.从海量数据中提取有用信息的过程B.对数据进行存储和管理的过程C.从数据库中提取有用信息的过程D.数据收集和整理的过程2.下面哪个不是数据挖掘的基本任务？A.分类B.聚类C.回归D.统计3.下面哪个不属于机器学习算法？A.决策树B.神经网络C.朴素贝叶斯D.SQL4.什么是关联规则挖掘？A.发现事物之间的相关性B.对数据进行分类C.预测未来的趋势D.对图像进行处理和分析5.哪种算法常用于异常检测？A.聚类算法B.决策树算法C.关联规则算法D.回归算法二、填空题1.数据挖掘的基本任务包括___和___。
2.决策树算法中，节点是根据___进行分裂。
3.关联规则中的项集是指包含___个项目的集合。
4.异常检测算法常用的指标是___。
5.知识发现的目标是___和___。
三、简答题1.请简述数据预处理的过程。
2.什么是聚类分析？请举例说明。
3.数据挖掘的应用领域有哪些？4.简要介绍关联规则挖掘的步骤。
5.知识发现的挑战和难点是什么？四、应用题某电商平台想要通过数据挖掘和知识发现的方法，提高用户购买转化率。
请你构建一个可行的解决方案，并详细阐述其中的关键步骤和方法。
结束语：本文分别介绍了选择题、填空题、简答题和应用题，涵盖了数据挖掘和知识发现的基本概念、任务、算法以及应用。
希望通过这份试题，能够帮助读者对数据挖掘和知识发现有更深入的理解，并有效应用于实际问题解决中。
计算机科学中的数据挖掘与知识发现
计算机科学中的数据挖掘与知识发现数据挖掘与知识发现是计算机科学中一个重要的领域，它通过利用各种技术和方法，从大量的数据中挖掘出有用的模式和知识。
在现代社会中，大数据的快速涌现给我们带来了巨大的机遇和挑战，而数据挖掘与知识发现正是帮助我们应对这些挑战的重要工具。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是指从大量的数据中提取隐藏于数据背后的有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助我们发现数据中的规律、趋势和关联，从而对未来进行预测和决策。
在计算机科学中，数据挖掘有着广泛的应用。
比如在商业领域中，数据挖掘可以帮助企业进行市场分析、用户行为分析和产品推荐等；在医疗领域中，数据挖掘可以帮助医生进行病情预测和诊断辅助；在金融领域中，数据挖掘可以帮助银行进行风险评估和反欺诈分析。
二、数据挖掘的技术与方法在数据挖掘过程中，我们可以采用不同的技术和方法来挖掘数据中的有用信息。
下面将介绍几种常用的数据挖掘技术和方法。
1.分类与预测分类与预测是数据挖掘中最常见的任务之一。
它可以根据已有的数据对未知的数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2.关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中事物之间的关联性的一种方法。
它通过发现频繁项集和关联规则来揭示数据中的关联关系。
关联规则挖掘在市场篮子分析和推荐系统等领域有着广泛的应用。
3.聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为多个类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，并进行群体分析和特征提取。
常用的聚类算法包括k-means、层次聚类等。
三、数据挖掘的挑战和未来发展虽然数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，但是在实际过程中也面临着一些挑战。
首先，数据挖掘需要大量的数据支持。
当前，虽然大数据时代已经到来，但是数据的质量和可用性仍然是一个问题。
如何获取高质量、全面的数据成为了数据挖掘的一个难题。
其次，数据挖掘需要强大的算法和计算能力。
随着数据规模的不断增大，传统的数据挖掘算法可能无法满足实际的需求，因此需要不断研发出更加高效和准确的算法。
数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现近年来，随着信息技术的不断发展以及大数据时代的来临，数据挖掘与知识发现作为一种重要的数据处理和分析方法，受到了广泛关注。
数据挖掘与知识发现通过从大规模数据集中提取出有用的信息和隐藏的模式，为决策和预测提供了有力支持，具有广泛的应用前景。
1. 数据挖掘的定义与应用领域数据挖掘是从大规模数据中发现并提取出潜在的、先前未知的、有价值的、可理解的知识的过程。
它结合了机器学习、模式识别、统计学等多个领域的技术和方法，可以广泛应用于商业、金融、医疗、交通等各个领域。
2. 数据挖掘的主要任务和过程数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
其中，分类任务是根据已有的特征和标签，对新的数据进行分类。
聚类任务是将数据集中的样本按照相似性分成不同的组别。
关联规则挖掘是寻找数据集中不同项之间的相关性和关联性。
异常检测则是用于发现和识别数据集中的异常或异常事件。
数据挖掘的具体过程包括数据采集和预处理、特征选择和变换、模型建立和评估等。
数据采集和预处理是数据挖掘的第一步，它包括获取数据、清洗数据、选择合适的数据结构等。
特征选择和变换是为了从原始数据中提取出最有用的特征，减少数据的维度。
模型建立和评估是根据所选的任务和方法建立适当的模型，并评估模型的性能和效果。
3. 知识发现的意义和方法知识发现是数据挖掘的目标之一，它通过对数据进行整理、分析、建模和解释，从中发现并提炼出有用的知识。
知识发现的意义在于提高决策的准确性和效率，为业务的发展和创新提供支持。
知识发现的方法包括统计分析、数据可视化、机器学习等。
统计分析是利用统计学中的方法，对数据进行描述性和推断性分析。
数据可视化则通过图表、图像等形式，将数据转化为直观的可视化结果。
机器学习是一种通过训练样本和模型构建，实现从数据中学习并进行预测和决策的方法。
4. 数据挖掘与知识发现的挑战和发展趋势数据挖掘与知识发现面临着数据量大、数据质量差、模型复杂度高等挑战。
知识发现与数据挖掘
知识发现和数据挖掘是两个相关的领域，都涉及从大量数据中提取有价值的信息。
以下是对它们的简要解释：
1.知识发现：知识发现是一种多学科交叉的研究领域，旨在从不完整、噪声干扰和模糊的
数据中发现新的、有用的知识。
它涵盖了数据预处理、特征选择、模式发现、分类、聚类等技术。
知识发现的目标是通过数据分析和推理，揭示隐藏在数据背后的潜在规律和关联，以便做出决策或生成新的知识。
2.数据挖掘：数据挖掘是指从大规模数据集中自动发现模式、关联和趋势的过程。
它是知
识发现的一个重要组成部分，使用各种统计学、机器学习和数据分析技术来提取有用的信息。
数据挖掘可以应用于多个领域，如市场营销、金融、医疗保健、社交媒体等，以支持预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
虽然知识发现和数据挖掘有相似之处，但也存在一些区别。
知识发现更强调从数据中生成新的领域知识和见解，而数据挖掘更侧重于使用计算方法来发现模式和规律。
此外，知识发现通常需要跨学科的合作，结合领域专家的知识，而数据挖掘则更加关注数据驱动的分析。
综上所述，知识发现和数据挖掘都是利用数据进行信息提取和分析的方法，它们在处理大量数据和发现潜在知识方面具有重要的应用价值。
数据挖掘和知识发现技术
数据挖掘和知识发现技术是一组通过信息学和统计学的技术解析和挖掘数据中有用的信息的技术。
在当今时代，超级大型的数据库已经伴随着我们的生活。
像互联网、移动互联网、物联网、智能家居，以及各种计算机应用、系统和软件等等，都需要利用才能发掘出它们蕴藏的有价值的知识和信息。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术通常涉及大量的数据，采用算法和计算机处理方式，提取各种数据之间的关联关系。
这些关联关系可能包括文件的标记和分类，预测和模型构建等等。
在企业中，数据挖掘技术可以被用于以下几个方面：（1）用户数据分析和预测：基于历史和现有的用户数据，在针对任何行业和市场的情况下分析分析用户的行为、购买倾向，帮助企业提前优化交易策略。
（2）生产管理：通过数据分析优化企业生产流程，提升生产效率，再生产、发货管理等。
（3）营销策略：在大批量数据的基础上，为企业设计可持续的营销策略，推广并维护企业产品品牌。
二、知识发现技术知识发现技术采用的是数据挖掘技术的基础和框架，着重于挖掘和发现相应数据中蕴含的信息和知识。
这种技术可以用来帮助企业识别新业务机会，推荐个性化的服务，优化产品库、提升客户满意度和增加销售收入。
在创新领域或在决策制定方面，知识发现技术也发挥了巨大作用：（1）在科学研究方面，知识发现技术可以整合广泛的数据类型,从而揭示新的假说、推动各领域的发展。
（2）对于政府机构而言，知识发现技术在重大政策、治理等方面都发挥着巨大的作用。
（3）在医疗健康方面，知识发现技术可以用来预测病人将来可能面临的健康状况，而且可以发现潜在的健康风险因素，从而提出实质性的、早期的干预措施。
三、知识发现与数据挖掘技术的未来在大数据时代，必然得到进一步的发展。
我们可以预见到，这些技术将处于更加广泛的应用领域，这将在特定领域带来很多创新，例如公司、政府、教育、医疗方面。
另外，也有学者将应用于金融领域，因为在金融领域，这些技术可以用来进行数据分析，提升交易便利性等。
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元组(记录)压缩实质上是对数据库的元组(记录)进 行合并、归并和聚类等。 (1)相同元组(记录)的合并 (2)利用概念树进行归并 (3)对元组的聚类
5.2 数据挖掘方法和技术
5.2.1 5.2.2 5.2.3 5.2.4 5.2.5 5.2.6 归纳学习的信息论方法 归纳学习的集合论方法 仿生物技术的神经网络方法 仿生物技术的遗传算法 数值数据的公式发现 可视化技术
注
意
六个步骤并非完全按照此顺序来执行。在应用当 中，应该针对不同的应用环境和实际情况做出必 要的调整。 一个数据挖掘项目通常并不是一次性地执行了上 述六个步骤就结束了，它往往是一个反复迭代、 不断完善的过程。
1.数据准备
目标数据(Target Data)，是根据用户的需要从原 始数据库中选取的一组数据。
一个类的内涵描述分为：特征描述和辨别性描述。
特征描述是对类中对象的共同特征的描述。辨 别性描述是对两个或多个类之间的区别的描述。
3.偏差检测
从数据分析中发现这些异常情况。
偏差检测的基本方法是寻找观察结果与参照之间的差 别。
6.预测
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型， 并以此来预测未来数据的种类，特征等。
可视化技术是一种图形显示技术。
例如，把数据库中多维数据变成多种图形，这对于 揭示数据中内在本质以及分布规律起到很强的作用。 对数据挖掘过程可视化，并进行人机交互可提高数 据挖掘的效果。
可视化数据挖掘是创建可视化的数据挖掘模型， 利用这些模型发现业务数据集中存在的模式， 从而辅助决策支持及预测新的商机。
数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消 除重复记录等。数据转换的主要目的是完成数据类型转 换。
尽量消减数据维数或降维，以减少数据挖掘时要 考虑的属性个数。
2.数据挖掘
首先要确定挖掘的任务或目的，如数据分类、聚 类、关联规则发现或序列模式发现等。 确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的挖掘 算法。 实施数据挖掘算法，获取有用的模式。
5.1.1数据挖掘与知识发 现 •知识发现是从数据中发现有用知识的整个 过程。 •数据挖掘是从大量数据中提取出可信的、 新颖的、有用的并能被人理解的模式的高 级处理过程。 •"模式"可以看成是"知识"的雏形，经过验 证、完善后形成知识。
数据、信息与知识
客观世界
收 集
数 据
分 析
信 息
再 分 析
知识
5.2.4 仿生物技术的遗传算法
1 繁殖(选择) 从一个旧种群(父代)选择出生命力强的个体产生 新种群(后代)的过程。 2 交叉(重组) 选择两个不同个体(染色体)的部分(基因)进行交 换，形成两个新个体。 3 变异(突变) 对某些个体的某些基因进行变异(1变0，0变1)， 形成新个体。
5.2.5 数值数据的公式发现
4.Web数据
(1)异构数据集成和挖掘 (2)半结构化数据模型抽取
ห้องสมุดไป่ตู้
5.1.3 数据挖掘任务
1.关联分析 2.时序模式 3.聚类 4.分类 5.偏差检测 6.预测
1.关联分析
若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概 率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这 些数据项的关联规则。
例如，买面包的顾客有90%的人还买牛奶，这是一 条关联规则。
一般用"支持度"和"可信度"两个阈值来淘汰那 些无用的关联规则。
2.时序模式
通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。
例如，在所有购买了激光打印机的人中，半年后80%的 人再购买新硒鼓，20%的人用旧硒鼓装碳粉。
时序模式中，一个有重要影响的方法是"相似时 序"。要按时间顺序查看时间事件数据库，从中 找出另一个或多个相似的时序事件。
约简后的数据库
利用最小属性约简(2)，经过进一步处理， 可以得到原数据库的等价数据库 。
燃料 1’ 2’ 3’ 4’ 5’ 6’ * * * * 1型 2型 排气量 * * 小 中 小 * 压缩率 * * 中 * 高 高 重量 重 轻 * 中 * 中 里程 低 高 高 中 高 中
2、元组(记录)压缩
3.聚类
数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子 集，即类。
在没有类的数据中，按"距离"概念聚集成若干类。 在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别 上的个体之间的距离偏大。
聚类方法包括统计分析方法，机器学习方法， 神经网络方法等。
4.分类
分类是在聚类的基础上，对已确定的类找出该 类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信 息。
5.2.3 仿生物技术的神经网络方法
1. 前馈式网络 它以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表。 此类网络可用于预测、模式识别等方面。 2. 反馈式网络 它以Hopfield的离散模型和连续模型为代表，分别用 于联想记忆和优化计算。 3. 自组织网络 它以ART模型、Kohonen模型为代表。它们用于聚类。
现实世界的数据库中的数据很少是完全的：
丢失的数据、观察不到的数据，隐藏的数据、录入 过程中发生错误的数据等在现实中是经常发生的。
在知识发现领域中对不完全数据的研究比较多 的在于丢失的数据。
例如，在对个人调查时，被调查的对象可能会拒绝 提供他的收入情况，在一项实验过程中，某些结果 可能会因为某些故障而丢失，这些情况都会产生数 据丢失。
数据挖掘方法与技术
--对来自互联网的信息进行分析
杨文川 2014.2
内容
5.1 数据挖掘综述 5.2 数据挖掘方法和技术 5.3 数据挖掘的知识表示
5.1 数据挖掘综述
5.1.1 5.1.2 5.1.3 5.1.4 5.1.5 5.1.6 数据挖掘与知识发现 数据挖掘对象 数据挖掘任务 数据挖掘分类 不完全数据处理 数据库的数据浓缩
指导
数据挖掘的定义
数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库知识发 现(Knowledge Discovery from Database，KDD)
它是一个从大量数据中提取、挖掘出未知的、有价 值的模式或规律等知识的复杂过程。
数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。 数据挖掘可以描述为：
SAS的SEMMA 法
抽样(Sample)
探索(Explore) 建模(Model) 修正(Modify)
评估(Assess)
CRISP-DM模型
商业理解 结果部署 数据 建立模型 模型评估 数据理解
数据准备
CRISP-DM模型
KDD过程
数据准备 数据挖掘 结果评价
结果表达和解释 数据挖掘 数据转换 预处理 数据选择 数据集成 目标数据 数据 数据源 预处理后 转换数据 数据 模式 知识
按既定决策目标，对大量的数据进行探索和分析， 揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一 步将其模型化的先进有效的方法。
数据挖掘过程
一个数据挖掘过程究竟应该包含哪些基本的步骤，并 没有一个统一的、通用的过程模型。
SPSS的5A法
访问(Access) 分析(Analyze) 评估(Assess) 行动(Action) 自动化(Automate)
典型的方法是回归分析，即利用大量的历史数据， 以时间为变量建立线性或非线性回归方程。
预测时，只要输入任意的时间值，通过回归方 程就可求出该时间的预测值。
5.1.4 数据挖掘分类
1.按数据库类型分类 2.按数据挖掘对象分类 3.按数据挖掘任务分类 4.按数据挖掘方法和技术分类
5.1.5 不完全数据处理
3.结果的评估
获取的模式经过评估，可能存在冗余或无关的模 式，这时需要将其剔除；也有可能模式不满足用 户要求。
把结果转换为用户易懂的另一种表示，如把分类 决策树转换为"if ...then…"规则。
5.1.2 数据挖掘对象
1.关系数据库 2.文本 3.图象与视频数据 4.Web数据
1.关系数据库
在工程和科学数据库中对若干数据项(变量) 进行一定的数学运算，求得相应的数学公式。 1.物理定律发现系统BACON
BACON发现系统完成了物理学中大量定律的重新发 现。 FDD发现系统，寻找由数据项的初等函数或复合函 数组合成的经验公式。
2.经验公式发现系统FDD
40
5.2.6 可视化技术
1型
1型 2型 1型 2型 1型
小
中 中 小 小 中
高
中 中 高 中 中
低
中 中 高 低 高
手动
手动 手动 手动 手动 手动
轻
中 中 中 中 中
高
高 中 高 高 中
经过分析，可以得到： 核心属性={燃料，重量}， 可省属性={类型、涡轮式、汽缸、排气量、压缩率、功 率、换档}