浅析数据挖掘技术的主要功能及算法
数据挖掘技术浅析
偏 差 分 析 就 是 通 过 对 数 据 库 中 的 孤 立 点 数 据 进 行 分 析 ． 找 有 价 值 和 意 寻 义的信 息 。
需 要 而 发 展 起来 一 种新 的 信 息 分 析 技
术 ． 种 技 术 称 为 数 据 挖 掘 。 数 据 挖 掘 这
预 测 就 是 通 过 对 历史 数 据 的 分 析 找 出 规 律 ． 建 立 模 型 ． 过 模 型 对 未 并 通
就 是从 大 量 的 、 不完 全 的 、 噪声 的 、 有 模 糊 的 、 机 的 实 际 应 用 数 据 中 。 取 隐 随 提
来数 据 的种类 和特 征进 行 分析 预 测与 分 类 相 似 ， 是 分 为 两 个 步 骤 ： 是 通 也 一
据 源 、 间数 据 库 、 序数 据 库 、 本 数 空 时 文
数据 信息 。
聚 类 分 析 是 在 没 有 给 定 划分 类 的
据 库和 多媒 体 数据 库 等 ． 可 以是 Ｗｅ 情 况 下 ． 据 数 据 信 息 的 相 似 度 进 行 数 还 ｂ 根
据 聚 集 的 一 种 方 法 。 聚 类 分 析 中 。 先 首
其 次 将 来 自多 数 据 源 中的 相 关 数 据 组 合 并 ： 后 将数 据 转换 为 易 于进 行数 据 然
备。
３２ 数 据 挖 掘 ．
数 据 挖 掘 的 目标 是 从 海 量 的 数 据 度最 小化 。” 的基本 聚类 分析 原则 。 以及 挖 掘 的数 据 存 储 形 式 ．这 就 是 数 据 准
数 据 挖 掘 技 术 浅 析
陈 会 果
（ 通信 指挥 学院 湖北 武 汉 ４ ０ １） ３ ０ ０
摘
《数据挖掘的算法》论文
写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
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，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
浅析数据挖掘的技术方法及应用
Ｖ０ １ ． ３ ０ Ｎｏ ． ３ Ｍａ ｒ ．２ ０１ ４
浅析数据挖掘 的技术方法及应 用
韦丽 红
（ 呼伦 贝 尔学 院
摘
计 算机 科 学与技 术 学院 ， 内蒙古 海拉 尔
０ ２ １ ０ ０ ８ ）
要 ：现 如 今 ． 数 据 挖 掘 是 数 据 领 域 以及 信 息 处理 上 最 先进 的一 项研 究技 术． 本 文 从 介 绍 数 据 发 掘 的 定 义及 其 特 征 入
工作的运行系统 的具体要求进行选择． ２ ． ４ 模式评估
数 据挖 掘指的是从数据库里挖掘 出可用 的、 新颖 的、 有 价值的 ， 并且模 式规范 的数据 的一个实现过程Ⅲ ． 数据挖掘 即
依 据数据库中数据的高效存储功能 ，利用机器 技术的新型 设 计理念 ， 将具有潜在 利用价值 的数据知识挖掘 出来． 因此 ，
手． 归纳 了数 据 挖 掘 过 程 的基 本 步骤 ， 分 析 了数 据 挖 掘 的技 术 方 法 ， 并探 讨 了数 据 挖 掘 的 相 关 应 用 ， 本 文 的研 究 对 加 快数 据 挖
掘 技 术 的 前进 步伐 ， 拓展 数据 挖 掘 技 术 的 学科 应 用具 有 重要 的 意 义．
２ ． ３ 算法选定
影响 了规律 知识 的研 发 ， 因此 ， 应 当充分研究并利用数据 挖 掘技术 ， 从而确保数据 的健康可用性 ， 有利于数据分 析处理 与规律知 的定 义 及 其 特 征
算法选定指 的是数据挖掘算法的选 择与确定． 在根据 明 确问题的具体数据挖掘任务及 目标 （ 如数据聚类 、 关联规 则 及数 据模式确定等 ） 之后 ， 便要选定恰当的数据挖掘算法． 在 算法选定过程 中，应 当根据不 同数据 的数 据特征 以及 实际
空间数据挖掘算法及预测模型
空间数据挖掘算法及预测模型一、引言空间数据挖掘算法及预测模型是地理信息系统（GIS）领域的重要研究方向。
随着遥感技术的发展和传感器网络的普及，获取了大量的空间数据，如地理位置信息、气象数据、人口统计数据等。
这些数据在城市规划、环境监测、交通管理等方面起着重要的作用。
本文将介绍空间数据挖掘算法及预测模型的基本概念、常见方法和应用案例。
二、空间数据挖掘算法1. 空间数据挖掘概述空间数据挖掘是从空间数据库中发现特定模式和关系的过程。
它可以帮助我们理解地理空间中的变化和关联性。
空间数据挖掘算法可以分为聚类、分类、关联规则挖掘等多个方面。
2. 空间数据聚类算法空间数据聚类是将相似的空间对象归类到同一组或簇中的过程。
常见的聚类算法有基于密度的聚类算法（如DBSCAN）、基于网格的聚类算法（如STING）、基于层次的聚类算法等。
这些算法可以帮助快速识别出地理空间中的热点区域、异常值等。
3. 空间数据分类算法空间数据分类是根据不同的属性和特征将地理空间对象进行分类的过程。
常用的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
通过使用这些算法，可以对地理空间对象进行自动分类和识别，如土地利用类型、植被覆盖类型等。
4. 空间数据关联规则挖掘算法空间数据关联规则挖掘是在地理空间中发现不同空间对象之间的相关性和关联关系。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
这些算法可以帮助我们发现地理空间中的相关性模式，如犯罪与社会经济因素之间的关系。
三、空间数据预测模型1. 空间数据模型概述空间数据模型是对地理空间对象进行描述和建模的一种方法。
常见的空间数据模型有基于图的数据模型、基于栅格的数据模型、基于矢量的数据模型等。
这些模型可以帮助我们对地理空间中的实体和属性进行建模和分析。
2. 空间数据预测模型空间数据预测模型是基于历史数据和现有数据对未来空间情况进行预测的一种方法。
常见的空间数据预测模型有回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
数据挖掘的方法和工具
数据挖掘的方法和工具随着计算机技术的快速发展，数据的存储和获取变得越来越容易。
随之而来的是一个庞大的数据集，其中包含了各式各样的信息。
大数据时代的到来，使得针对这些海量数据的分析和挖掘工作显得格外重要。
数据挖掘技术，作为一种高效的数据处理方法，成为了当今实现数据价值、探讨未知领域的工具之一。
数据挖掘技术的目的数据挖掘技术通过大数据的分析、整合和挖掘，从中发现其中存在的潜在模式、关系和趋势。
从而对数据集的结构和特征进行分析和评估，为数据决策提供支撑和保障。
为了达成这一目标，需采用一系列方法和工具。
下面我们将介绍一些常用的数据挖掘方法和工具。
基于聚类的数据挖掘方法基于聚类的数据挖掘方法，是将大量数据集中在一起，类似于物以类聚，依据数据之间的相似性以及差异性，将其归属到不同的类别之中。
这种方法可以从大量的数据中提取有用的信息，从而为数据分析和决策提供支撑。
在实际应用中，一些聚类算法，如k-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等，被广泛应用于数据分组和数据分类领域。
基于关联规则的数据挖掘方法基于关联规则的数据挖掘方法，通过分析大量数据之间的关联关系，建立各组数据之间的关联规则，从而利用判断和推理方式对各种数据进行预测和分析。
该方法可以有效地发现数据之间的极强关联，并为数据分析和决策提供一定的支撑。
Apriori算法、FP-growth算法等，是主流的关联规则数据挖掘算法。
基于分类的数据挖掘方法通过分类算法描述数据样本之间的客观差异和相似性，然后将数据分类，并对其进行相关性、差异性分析，从而找出数据的属性和属性值，并使用分类器将该数据应用于相应的分类或预测中。
这种方法适用于数据建模、分类、预测、聚类和分类验证等常见领域。
朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机等，是主流的基于分类的数据挖掘算法。
数据挖掘工具与上述算法相关的数据挖掘工具，可以帮助用户高效的进行数据分析和挖掘。
例如R语言具有强大的统计分析功能，是进行数据统计和分析的首选工具之一。
数据挖掘中常用的六种算法
数据挖掘中常用的六种算法一、决策树算法。
先来说说决策树算法哈。
这就好比是我们做决策时画的一个流程图一样。
比如说你要决定今天出门穿什么衣服，你可能会先看看天气，如果是晴天，你可能就会选轻薄一点的衣服；要是下雨天，那就得穿雨衣或者带伞，再选防水一点的鞋子。
这就是一个简单的决策过程，而决策树算法，就是把这种决策过程用一种树状的结构表示出来。
决策树算法在很多地方都有用。
比如说银行要决定给不给一个人发放贷款，它会根据这个人的收入、信用记录、工作稳定性等因素来做决策。
就像先看收入，如果收入高，再看信用记录好不好；如果收入低，可能就直接拒绝贷款申请。
这样一步一步做出决策，最后得到一个结果。
它的优点，就是很容易理解和解释。
就像刚才说的穿衣服和银行贷款的例子，我们很清楚每一步是怎么决策的。
而且它对数据的要求也不是特别严格，不用做太多的预处理。
不过，它也有缺点，就是容易过拟合。
比如说，你根据某一段时间的天气来决定穿衣服，可能这段时间天气比较特殊，按照这个决策树来选衣服，到了天气变化的时候就不合适。
二、朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法，就像是一个很聪明的猜测家。
比如说你看到一个人穿着运动服，背着运动背包，手里还拿着羽毛球拍，你可能就会猜这个人是要去打羽毛球。
这就是根据一些特征来推测一个结果。
在实际应用中，垃圾邮件过滤就经常会用到朴素贝叶斯算法。
它会先学习很多正常邮件和垃圾邮件的特征，比如邮件里有没有一些特定的词汇，发件人的地址是不是经常发垃圾邮件等等。
然后当收到一封新邮件的时候，就根据这些特征来判断这封邮件是不是垃圾邮件。
它的优点是计算速度快，处理大规模数据的时候很有效率。
就像处理大量的邮件，能很快地判断出来。
而且对缺失数据也比较不敏感，就算有些信息不全，也能做出比较合理的判断。
但是它也有个小毛病，就是它假设各个特征之间是相互独立的，可实际情况中可能并不是这样。
比如说一个人穿运动服和拿羽毛球拍可能是有关系的，并不是完全独立的，但朴素贝叶斯算法就把它们当成独立的来处理。
数据预处理在数据挖掘中的作用及其主要技术
数据预处理在数据挖掘中的作用及其主要技术以数据预处理在数据挖掘中的作用及其主要技术为标题，本文将探讨数据预处理在数据挖掘中的重要性以及常用的数据预处理技术。
一、数据预处理的作用数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，它对于提高数据挖掘的准确性和可靠性至关重要。
数据预处理的主要作用如下：1. 数据清洗：在现实世界中，获得的数据往往存在缺失值、异常值、噪声等问题。
数据清洗的目的是将这些不规范的数据进行处理，使其符合数据挖掘的需求。
常见的数据清洗技术包括缺失值处理、异常值检测与处理、噪声过滤等。
2. 数据集成：在数据挖掘过程中，可能需要从不同的数据源中获取数据，并将其整合成一个有意义的数据集。
数据集成的目标是消除数据源之间的差异，将数据转化为统一的格式和结构。
3. 数据变换：数据变换的目的是将原始数据转化为适合进行数据挖掘的形式。
常用的数据变换技术包括数据规范化、属性构造与选择、离散化等。
4. 数据归约：对于大规模数据集，为了提高数据挖掘算法的效率，需要对数据进行归约处理。
数据归约的方法包括维度归约和样本归约。
二、常用的数据预处理技术数据预处理涉及到多种技术和方法，下面介绍一些常用的数据预处理技术：1. 缺失值处理：缺失值是指数据中某些属性或变量的值缺失或未记录。
常见的缺失值处理方法有删除缺失值、插补法和基于模型的方法。
2. 异常值检测与处理：异常值是指与其他观测值明显不同或不符合预期的观测值。
常用的异常值检测方法有基于统计的方法和基于模型的方法，对于检测到的异常值可以选择删除、替换或忽略。
3. 数据规范化：数据规范化是将不同属性的数据转化为具有统一量纲的数据。
常用的数据规范化方法有最小-最大规范化、Z-Score规范化和小数定标规范化。
4. 属性构造与选择：属性构造是指根据已有属性衍生出新的属性，以提高数据挖掘的效果。
属性选择是指从原始属性中选择出对数据挖掘任务有用的属性。
常用的属性构造与选择方法有主成分分析、信息增益和相关系数等。
数据挖掘技术简介
1. 引言数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、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。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
⑴关联分析(association analysis)关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
⑵聚类分析(clustering)聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
⑶分类(classification)分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
⑷预测(predication)预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
⑸时序模式(time-series pattern)时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
数据挖掘关联技术浅析
在全球 的任何 一点 ，只要 卫星信 号未 被遮 蔽或 干扰 ，都能 接
收到三维 坐标。“ 区域 性是我 国双星 定位 的技 术特 点 、水平 以 及国家需求决定的 ，
二 代 ‘ 斗 ’可 以称 为 ‘ 国 的 ＧＰ 北 中 Ｓ’ ，不 过 它 仍 然 会
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商 业 科 技
过 程可 以看 出 ，它 是一个 有源 系统 ，用户 机在 定位过 程 中必 须发射信 号 。这是 它与ＧＰ Ｓ系统最 大 的不 同。既然 可 以发 送 信号 ，就可 以具备 通信能 力 。 因此 ， “ 斗 ”系统 具有低 速 北
数 据 挖 掘 关联 技术 浅析
■ 陆安生 武汉工业学院
关联 技术 用于 发现 数据库 中属性之 间 的有趣联 系 。和 传统 的产
生式规 则不 同 ，关联规 则可 以有 一个或 多个 输 出属性 。同 时 ，一 个
规则 的输 出属性 可 以是 另一 规 则的输 入属 性。 关联规 则是 用于 购物 篮分析 的 常用技 术 。是 因为可 以找寻 潜在 的令人 感兴 趣 的所有 的产
几个 厘米 的尺度 以内。这颗 卫星 已定位 成功 ，表 明这种 技术
～
惦 ∞ 蛇 鲍 ∞ 弱 柏 柏 ∞ 骶
是 有效而 可靠 的。这 样 ，当我们 不断 发射新 的卫 星构 建二代 “ 北斗 ”体 系时 ，众 多卫 星就会 找准 自己的位 置 ，构 成符 合
用户 机 白行 完 成 。采 用 Ｒ Ｓ 机 制 的 “ 斗 ” 系 统 与 采 用 军 用 Ｄ Ｓ 北
ｒｎ ｅ￣ ａ ｇ （）
４０－５ ０Ｋ ３０－ ４０Ｋ
Ｐ 的ＧＰ 系统相 比 ，在一些重要 性能上存在 着一些差距 。一 码 Ｓ
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浅析数据挖掘技术的主要功能及算法
作者：汪君杰 文南杨 王欢
来源：《中国科技博览》2017年第06期
[摘 要]随着当前现代科技的发展，计算机在各方面都得到了广泛的应用，计算机给人们的
生活带来了翻天覆地的变化，人们对计算机的重视程度越来越高。但是应该看到，计算机一方
面带来了巨大的便利条件，另一方面也带来了很多问题，如果能够对这些数据进行深入的分
析，并且从中找到潜在的规律，会对管理者决策起到非常大的作用。本文主要是在分析数据挖
掘技术主要功能的基础上，提出了四点关于数据挖掘技术的算法。
[关键词]数据挖掘 计算机 算法
中图分类号：TV55 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）06-0138-01
正文
数据挖掘功能主要是用于指定数据挖掘任务中要找的模型类型。数据挖掘模式可以是说明
数据库中数据一般特性的描述性挖掘，也可以是用于在当前数据上进行预测和推断的预测性挖
掘。
一、数据挖掘技术的主要功能
1、描述功能
所谓的类/概念描述就是指将数据与类或概念相关联，对每个类/或概念用精确的、简洁
的、汇总的方式进行描述。采用的描述方法主要有：数据特征化、数据分区和数据特征比较。
数据特征化就是目标类数据的一般特征或特征的汇总。通过数据库查询收集用户指定类的数
据，采用多种方式实现数据特征化和汇总，也可以运用多种形式提供数据输出，也可以采用规
则形式或者概化关系进行结果描述。
2、分类预测功能
分类就是找出描述并区分数据类或概念的模型，这样可以较好地使用模型预测类对未知对
象类进行标记。基于对训练数据集分析的导出模型可以表示为多种形式，例如：判定树、数学
公式、分类规则和神经网络等。其中判定树是一个类似于流程图的树结构，在这个树结构中，
树叶代表类分布或者类，分支代表测试的一个输出，每个节点代表一个属性值上的测试。判定
树容易转化为分类规则。数据对象的类标记可以用分类来预测，预测通常指被预测的值是数据
数值。
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3、聚类分析功能
聚类就是把物理或者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。首先就
是要把数据对象分组为多个簇或者类，不同簇中的对象差别大，而同在一个类或者簇中的对象
相似性较大。就数据挖掘来讲，通过聚类分析用来获取数据分布情况，可以对每个簇进行观
察，可以选定一些需要进一步分析的簇。同时，聚类分析还可以作为其他算法的预处理步骤。
4、演变分析功能
数据演变分析描述行为随时间变化的对象或者趋势，并且对此建立模型。演变分析可能包
括时间相关数据的类聚、关联、区分以及特征化等，这些分析的不同特点包括序列或者周期模
式匹配的数据分析、时间序列数据分析以及基于类似性的数据分析。
二、数据挖掘技术分析方法
1、聚类分析方法
通过数据聚类分析把相似性特点的数据归为若干个簇，这些簇具有最小的组间相似性和最
大的组内相似性。换句话说就是要让同一聚类中的数据达到最大的相似性，让不同类聚中的数
据达到最大的不同。聚类分析与分类是不同的，对目标数据库中的数据进行分类的时候，我们
是知道存在哪些类，然后标记出来每一条记录属于哪一类。可是聚类是不同的，聚类预先不知
道目标数据库中有多少类，以某种度量为标准的相似性，将所有的记录组成的类在不同类聚之
间实现最大化，而在同一类聚之间实现最小化。 依据聚类的数据情况，可以把聚类分为属性
聚类和对象聚类两类，属性聚类常常根据相似系数来度量相似性，对象聚类则通常用距离或相
似系数来度量相似性。
2、关联分析方法
关联是指多个数据项之间联系的规律。关联规则挖掘是数据挖掘中最成熟的技术之一，同
时还是数据挖掘的主要研究方向之一。关联规则挖掘可以发现数据库中两个或者多个数据项之
间的关系，可以用来寻找大量数据之间的相关性或者关联性，进而可以对事物某些属性同时出
现的规律和模式进行描述。由于关联规则不收因变量的限制，所以在数据挖掘中关联规则得到
了广泛的应用。关联规则可以进行多维数据之间的相关性分析，所以关联规则适用于发现大型
数据集中数据之间的关系。
3、分类分析方法
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在数据挖掘技术中分类分析技术的使用率非常高。分类分析中首先要确定类别概念，根据
类别的特征构造模型，标记好每个类别，该标记代表着各类数据的综合信息。然后对簇中对象
的共同点以及各个簇间对象的区别加以描述。
4、决策树方法
决策树方法是数据挖掘的一个活跃领域。决策树是一个类似于流程图的树结构，是一种基
于实际数据的归纳学习算法，解决以离散型变量作为属性的一种学习方法。决策树的每个分支
代表一个测试输出，每个内部节点表示属性上的一个测试，而每个树叶节点则是代表着类的分
布或者一个类。有代表性的决策树算法主要有C4.5和ID3算法。与其他的挖掘方法相比，决
策树模型简单易懂，而且容易获得更好、更详尽的分类准确率，而且决策树方法的处理速度较
快。但是决策树方法也有自身的不足，需要对连续型变量进行转换，比较难预测；当类别较多
的时候，错误增加也会较快；要做很多的预处理工作才能处理时间顺序的数据等。
5、遗传算法
这种算法是一种全局优化算法，易于和其他模型结合，具有非线性求解和隐含的并行性等
特点。遗传算法模拟生物的遗传机制和自然选择，采用遗传变异、自然选择、遗传结合等设计
方法，通过一组遗传算子把需要求解的问题在求解空间上迭代搜索，找到问题的最优解 。目
前来讲，遗传算法在神经网络、工业优化控制、模式识别、机器学习等各方面都得到了广泛的
应用。当前的研究更侧重于遗传算法与局部优化算法的结合、算法的收敛性证明以及遗传算子
的设计等方面的研究。
三、结论
随着人们对信息数据量的急速增长从而数据挖掘技术也随之应运而生，这使得人们对知识
与信息的渴求得到了进一步满足。对于如何才能快速高效的获取知识，对于信息处理技术来说
尤为重要。
参考文献
[1] 数据仓库与数据挖掘技术[M].电子工业出版社，2002.
[2] 王丽珍等编著.数据仓库与数据挖掘原理及应用[M].科学出版社，2005.
[3] 刘新平，刘存侠编著.教育统计与测评导论[M].科学出版社，2003.
[4] 李雄飞，李军编著.数据挖掘与知识发现[M].高等教育出版社，2003.