序論數(shù)據(jù)挖掘ppt課件(已修改)
2025-05-24 08:29 本頁面
【正文】 數(shù) 據(jù) 挖 掘與知識發(fā)現(xiàn)主講教師：王玲教科書和參考書n 教科書q 數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)， Jiawei Han和Micheline Kamber 著，機(jī)械工業(yè)出版社(2022)n 參考書q 數(shù)據(jù)挖掘原理 , David Hand, Heikki Mannila和 Padhraic Smyth著，機(jī)械工業(yè)出版社 (2022)q Data Mining: Practical Learning Tools and Techniques with Java Implementations 作者：（新西蘭） Ian ， Eide Frankn 這本書是結(jié)合開源數(shù)據(jù)挖掘工具weka編寫，用 java語言實現(xiàn)，書中描述了怎么去開發(fā)，怎么 weka的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)。q 機(jī)器學(xué)習(xí) (英文版 ) 作者 : Tom 中文版 英文影 印版數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展動力需要是發(fā)明之母n 數(shù)據(jù)爆炸問題 q 自動數(shù)據(jù)收集工具和成熟的數(shù)據(jù)庫技術(shù)使得大量的數(shù)據(jù)被收集，存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中以待分析。n 我們擁有豐富的數(shù)據(jù)，但卻缺乏有用的信息 n 解決方法：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)q 數(shù)據(jù)倉庫 (Data Warehouse)和在線分析處理(OLAP)q 數(shù)據(jù)挖掘：在大量的數(shù)據(jù)中挖掘感興趣的知識（規(guī)則，規(guī)律，模式，約束）數(shù)據(jù)庫技術(shù)的演化 (1)n 1960s和以前 :q 文件系統(tǒng)n 1970s: q 層次數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫n 1980s早期 :q 關(guān)系數(shù)據(jù)模型 , 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS)的實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的演化 (2)n 1980s晚期 :q 各種高級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) (擴(kuò)展的關(guān)系數(shù)據(jù)庫 ,面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫等等 .) q 面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) (空間數(shù)據(jù)庫，時序數(shù)據(jù)庫，多媒體數(shù)據(jù)庫等等）n 1990s: q 數(shù)據(jù)挖掘 , 數(shù)據(jù)倉庫 , 多媒體數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫n 2022sq 流數(shù)據(jù)管理和挖掘q 基于各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘q XML數(shù)據(jù)庫和整合的信息系統(tǒng)什么是數(shù)據(jù)挖掘？n 數(shù)據(jù)挖掘 (從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識 ) q 從 大量的數(shù)據(jù) 中挖掘哪些令人感興趣的、有用的、隱含的、先前未知的和可能有用的模式或知識 q 挖掘的不僅僅是數(shù)據(jù)（所以 “數(shù)據(jù)挖掘 ”并非一個精確的用詞）n 數(shù)據(jù)挖掘的替換詞q 數(shù)據(jù)庫中的知識挖掘（ KDD）q 知識提煉、q 數(shù)據(jù) /模式分析q 數(shù)據(jù)考古q 數(shù)據(jù)捕撈、信息收獲等等。并非所有的東西都是數(shù)據(jù)挖掘n 基于數(shù)據(jù)倉庫的 OLAP系統(tǒng)q OLAP系統(tǒng)專注于數(shù)據(jù)的匯總，而數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行多種復(fù)雜的處理。n 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)q 這些系統(tǒng)所處理的數(shù)據(jù)容量往往很有限。n 信息系統(tǒng)q 專注于數(shù)據(jù)的查詢處理。n 相比于上述系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)關(guān)注更廣的范圍，是一個多
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