知识发现与数据挖掘概述
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。
29_数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现第一部分数据挖掘基本概念与原理 (2)第二部分数据预处理与特征工程 (5)第三部分关联规则与聚类分析应用 (8)第四部分分类与预测模型构建 (12)第五部分异常检测与推荐系统设计 (15)第六部分图挖掘与社交网络分析 (19)第七部分深度学习在数据挖掘中的应用 (22)第八部分知识发现与可视化技术 (25)第一部分数据挖掘基本概念与原理数据挖掘与知识发现一、引言在信息时代，数据已成为企业、研究机构和政府等组织的核心资产。
如何从海量数据中提取有用的信息和知识，以支持决策和优化业务流程，已成为一个迫切的需求。
数据挖掘和知识发现技术的发展，为我们提供了有效的解决方案。
二、数据挖掘基本概念1.数据挖掘定义数据挖掘（Data Mining）是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2.数据挖掘任务数据挖掘的任务主要包括分类、预测、聚类、关联规则、异常检测等。
其中，分类是将数据按照某个标准进行划分；预测是根据历史数据预测未来的趋势；聚类是将数据划分为不同的群组；关联规则是发现数据之间的关联关系；异常检测是识别出与正常数据模式不符的异常数据。
三、数据挖掘原理1.数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤。
数据清洗的目的是去除噪声和异常值，处理缺失值和离群值；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个数据集；数据变换是将数据转换成适合挖掘的格式；数据归约是通过减少数据量来提高挖掘效率。
2.挖掘算法选择根据数据的特性和挖掘任务的需求，选择合适的挖掘算法。
常用的算法包括决策树、神经网络、K-means 聚类、Apriori 关联规则等。
这些算法都有其特定的适用场景和优缺点，需要根据实际情况进行选择。
3.模型评估与优化在得到挖掘结果后，需要对模型进行评估和优化。
评估的目的是检验模型的性能和效果，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。
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。
信息科学中的知识发现与数据挖掘技术
信息科学中的知识发现与数据挖掘技术随着信息科学的发展，大量的信息涌入我们的生活，给我们带来了巨大的挑战和机遇。
如何从这海量的信息中发现有用的知识和信息，成为了一项重要的任务。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，为我们解决了这一难题。
一、数据挖掘技术的基础概念数据挖掘技术是从大规模数据中提取出有用信息的过程。
它通过对数据进行分析、统计、模型构建等方法，发现其中的潜在关联、模式和规律。
数据挖掘技术的核心任务包括聚类、分类、关联规则挖掘、预测等。
数据挖掘技术的基础概念包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
数据预处理是将原始数据转换为适合挖掘的形式，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
特征选择是根据特征的重要性选择出最有代表性的特征。
模型构建则是根据业务需求选择适当的算法进行数据挖掘。
而模型评估则是对构建的模型进行测试和验证。
二、知识发现技术的应用知识发现技术广泛应用于各个领域，为决策、预测和改进提供参考。
以下是几个典型的应用案例：1. 城市交通管理：通过对交通数据的挖掘，可以发现交通拥堵的原因和规律，为城市交通管理提供决策依据。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个路段在特定时间段的拥堵原因是因为一些特定的活动或施工。
2. 金融风险预测：通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现金融市场的规律和风险趋势，为投资决策提供参考。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个行业的股票在特定时间段具有高回报概率，从而指导投资策略。
3. 医疗诊断辅助：通过对临床数据和病例资料的挖掘，可以发现疾病的发病规律和治疗效果，为医生诊断和治疗提供决策支持。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个疾病在特定人群中的常见症状，从而更准确地进行诊断。
4. 营销预测：通过对消费者数据的挖掘，可以发现消费者的购买行为和偏好，为企业的市场运营和产品推广提供策略建议。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个消费群体在特定促销活动下的购买意愿和购买力。
三、挖掘技术的发展与挑战数据挖掘技术在信息科学中的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
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。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
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。
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知识发现与数据挖掘概述摘要：数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
关键字：知识发现数据挖掘神经网络决策树引言知识发现与数据挖掘是人工智能，机器学习与数据库技术相结合的产物。
随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着互联网的出现和发展，以及各种局域网的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
由于计算机数据采集工具以及关系数据库技术的发展，各行业存储了大量的数据，而关系数据库提供的简单查询及报表生成功能，只能获得数据的表层信息，而不能获得数据属性的内在关系和隐含的信息，这样既淹没了包含的知识又造成了资源的浪费。
传统的数据分析手段更是难以应付，导致越来越严重的数据灾难，使决策者出现或是穷于应付，或是置之不理的事实。
为了使消耗大量财力与物力所收集与整理的宝贵数据资源得以利用，有效解决数据丰富性及知识贫乏性的矛盾，需要新技术智能、自动地分析处理原始数据，促使了数据库中的知识发现（KDD, Knowledge Discovery in Database），也有人称为数据挖掘（Data Mining）技术的出现。
从数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Database-KDD）一词是于1989年8月在美国底特律召开的第一届KDD国际学术会议上正式形成的。
1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘（Data Mining—DM, 有人翻译为数据挖掘、数据发掘、数据采掘）国际学术会议。
1、数据挖掘技术的概念1.1 知识发现的概念KDD（知识发现）是一个综合的过程，它包括数据录入、迭代求解、用户交互以及许多定制要求和决策设计等，这一研究领域兴起于八十年代初，它是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔前景的领域。
在KDD-96国际会议上，Fayyad, Piatetsky-Shapiro和Smyth对KDD作了如下描述：指从数据库中识别并获取获取正确、新颖、有潜在应用价值和最终可理解的模式的非平凡过程。
在这个描述中，数据库是一系列数据事实的集合。
模式即知识，它给出了数据特性或数据之间的关系，是对数据所包含的信息更抽象的描述。
按功能可以分为预测型模式和描述型模式。
在实际应用中，可以细分为关联模式、分类模式、聚类模式和序列模式等。
过程是在KDD中包含的多阶段的处理，如数据的预处理、模式搜索、知识表示及知识评价等。
最终可理解性则要求发现的模式能被用户理解，目前它主要体现在简洁性上。
非平凡是指它已经超越了一般封闭形式的数量计算，而将包括对结构、模式和参数的搜索。
1.2数据挖掘的对象数据挖掘的对象主要是关系数据库。
随着数据开采技术的发展，逐步进入到空间数据库，时态数据库，文本数据库，多媒体数据库，环球互联网等。
文字、音频、图象、视频等多媒体数据已逐渐成为信息领域的重要表现形式。
音频、视频的数据量很大，要从千万计的多媒体数据中找出需要的数据和信息是很困难的。
目前，对多媒体数据的处理只能在存取，编辑，集成，快进快退等基本操作上，对多媒体信息的检索仅靠文件标识、关键字等进行检索，局限性很大。
目前，基于内容的多媒体检索，通过实例的查询方式，检索相似图象，音频，视频信息的应用已经相当成熟。
基于内容的音频、视频信息的聚类、分类、相似查询等数据挖掘技术，已成为研究的热点。
1.3 KDD过程的一般步骤KDD过程由多个阶段的处理相互连接起来，反复进行人机交互过程，一般有数据的预处理、模式搜索、知识表示及知识评价等。
KDD过程一般如图2.1图2.1由上图知，知识发现的过程可粗略的理解为三部曲：数据准备（Data preparation）阶段、数据挖掘(Data mining)阶段以及模型的解释评估(interpreparation and evaluation)阶段。
1.4 数据发掘与知识发现的关系从知识发现的概念及步骤中，我们可以看出，其实知识发现的核心就是数据发掘，而数据发掘的目的就是有效地从海量数据中提取出需要的知识，实现从数据到信息再到知识转变为价值的过程。
并非所有的知识发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的互联网页面，则是信息检索领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也具有增强信息检索系统的能力，这样一来，就把人们对数据的应用，从低层次的末端查询操作，提高到为各级决策者提供决策支持的高级层面。
2、知识发现的主要阶段2.1 数据准备（Data preparation）KDD的处理对象是大量的数据，往往并不直接在这些数据上进行知识发现，需要做些准备工作。
数据准备一方面是从多种数据源去综合所需要的数据，保证数据的综合性、易用性以及数据的质量和数据的时效性；另一方面就是如何从现有的数据中衍生出所需要数据的指标。
如果KDD的对象是数据库，呢么这些工作往往在生成数据库时已经准备就绪。
数据准备是KDD的第一个阶段，也是比较重要的一个阶段，因为数据准备得好坏将直接影响到数据挖掘的效率、准确度以及最终模型的有效性。
2.2 数据挖掘(Data mining)数据挖掘的任务就是从数据中发现模式和规律。
根据KDD的目标，数据挖掘阶段需要分析数据结构、设计搜索策略、选取相应的参数、评价各搜索阶段的假设和结果，得到可能形成知识的模型。
数据挖掘是KDD的关键阶段，也是最困难的阶段。
在构造具体的算法时往往涉及统计学、机器学习、模式识别、神经网络、演化计算等多个领域，涉及这些领域的技术融合与创新。
事实上，数据挖掘就是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程。
2.3 模型的解释评估(interpreparation and evaluation)上述阶段所获得的模型，有可能没有实际意义或没有使用价值，因此需要评估哪些是有效模型。
评估工作可以根据用户的要求来做，也可以通过数据检验。
这个阶段还包括把符合实际并有价值的模型以易于理解的方式呈现给用户，这些呈现方式可以是语言文字报告、函数解析表达式，也可以是图表、图形、决策树等。
3、数据挖掘的方法和技术数据开采方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成了数据开采方法和技术。
3.1 神经网络方法神经网络(Nerual Net)指由大量神经元互连而成的网络，是模拟人脑的一类系统，有点象服务器互连而成的互连网。
人脑大约有1000亿个神经元，每个神经元平均与10000个其他神经元互连，这就构成了人类智慧的直接物质基础。
神经元由细胞体，树突（输入端），轴突（输出端）组成，有兴奋和抑制两种工作状态。
每个神经元到另一个神经元的连接权（后者对前者输出的反应程度）可以接受外界刺激而改变，这构成了学习机能的基础。
图3.1人工模拟了神经网络结构：图3.1人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。
现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。
首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。
在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。
这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。
如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。
这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。
当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。
一般来说，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
神经网络模型利用大量的简单计算单元（神经元）连成网络，从而可以实现大规模并行计算；其分布式的存储结构，将信息存在整个网中，用权值体现出来，因而具有联想能力，可以从一个不完整的信息恢复出完整信息。
其工作机理是通过学习来改变神经元之间的连接强度。
常用神经网络模型有：Hopfield Net、Harmming Net、Carpenter/Grossberg 分类器、单层感知网、多层感知网、Kohonen的自组织特性图和反向传播(BP)网络。
3.2 决策树方法决策树方法是应用最广泛的归纳学习。
所谓决策树就是一棵树，树的根节点是整个数据集合空间，每个分节点是对一个单一变量的测试，该测试将数据集合空间分割成两个或更多块。
每个叶节点是属于单一类别的记录。
首先，通过训练集生成决策树，再通过测试集对决策树进行修剪。
决策树的功能是预言一个新的记录属于哪一类。
4、结语数据挖掘技术正飞速发展，但它仍有许多基本问题没有解决，还缺少系统、完整、统一的理论框架，缺少它独有的方法论，缺少综合多个学科优势所形成的有效手段。
因此这里有机遇，更有挑战。
数据挖掘当前发展所面临的核心问题有大数据集与高维、用户界面与先验知识、过拟合问题等。
参考文献[1]。