數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)-資料下載頁(yè)
2025-05-09 03:04本頁(yè)面
【正文】 啟發(fā)性知識(shí)，按一定的推理規(guī)則來(lái)幫助人們解決問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘強(qiáng)調(diào)事實(shí)第一、惟數(shù)據(jù)；專家系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗(yàn)第一、惟專家 數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)表示 ? 規(guī)則 ? 決策樹(shù) ? 知識(shí)基（濃縮數(shù)據(jù)） ? 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 ? 公式 規(guī) 則 ? 規(guī)則知識(shí)由 前提條件 和 結(jié)論 兩部分組成 ? 前提條件 由字段項(xiàng) (屬性 )的取值的 合取 (與 ,∧ ) 和析取 (或 ,∨ ) 組合而成 ? 結(jié)論 為決策字段項(xiàng) (屬性 )的取值或者類(lèi)別組成 類(lèi)型 身高 頭發(fā) HR附 第 一 類(lèi) 人 矮 金色 藍(lán)色 高 紅色 藍(lán)色 高 金色 藍(lán)色 矮 金色 灰色 第 二 類(lèi) 人 高 金色 黑色 矮 黑色 藍(lán)色 高 黑色 藍(lán)色 高 黑色 灰色 矮 金色 黑色 規(guī)則的例子 IF(發(fā)色 =金色 ∨ 紅色 ) ∧ (眼睛 =藍(lán)色 ∨ 灰色 ) THEN 第一類(lèi)人 IF(發(fā)色 =黑色 )∨( 眼睛 =黑色 ) THEN 第二類(lèi)人 規(guī)則知識(shí) 決策樹(shù) ? ID3決策樹(shù) 的建立方法： ? 首先由信息量最大的字段 (屬性 )作為根結(jié)點(diǎn) ? 接著根的各個(gè)取值為分枝 ,對(duì)各個(gè)分枝所劃分的數(shù)據(jù)元組 (記錄 )子集 ,重復(fù)建樹(shù)過(guò)程 ,擴(kuò)展決策樹(shù) ? 最后得到相同類(lèi)別的子集 ,以該類(lèi)別作為葉結(jié)點(diǎn) 決策樹(shù)的例子 1 商店個(gè)數(shù) 位置 規(guī)模 檔次 經(jīng)營(yíng)效果 10 市中心 大 高 一般 15 市中心 大 一般 成功 8 市中心 一般 高 成功 6 城鄉(xiāng)結(jié)合部 大 一般 一般 6 城鄉(xiāng)結(jié)合部 一般 一般 成功 10 市中心 一般 一般 一般 商店定位決策樹(shù) 29 成功， 26 一般23 成功， 20 一般 6 成功， 6 一般市中心城鄉(xiāng)結(jié)合部15 成功， 10 一般 8 成功， 10 一般一般大高 一般8成功10一般高 一般6 一般 6 成功大 一般15成功10一般/6一般6成功/高 一般 高 一般天氣 溫度 濕度 風(fēng)況 運(yùn)動(dòng) 晴 85 85 無(wú) 不適合 晴 80 90 有 不適合 多云 83 78 無(wú) 適合 有雨 70 96 無(wú) 適合 有雨 68 80 無(wú) 適合 有雨 65 70 有 不適合 多云 64 65 有 適合 晴 72 95 無(wú) 不適合 晴 69 70 無(wú) 適合 有雨 75 80 無(wú) 適合 晴 75 70 有 適合 多云 72 90 有 適合 多云 81 75 無(wú) 適合 有雨 71 80 有 不適合 決策樹(shù)的例子 2 天氣 ? overcast 濕度 ? 風(fēng)況 ? =70 70 無(wú) 有 天晴 有雨 適合 不適合 不適合 適合 適合 多云 知識(shí)基 ? 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法能大大壓縮數(shù)據(jù)庫(kù)的元組和字段項(xiàng) ,最后得到濃縮數(shù)據(jù) ,稱為 知識(shí)基 ? 它是原數(shù)據(jù)庫(kù)的精華 ,很容易轉(zhuǎn)換成規(guī)則知識(shí) 知識(shí)基的例子 類(lèi)型 身高 頭發(fā) HR附 第 一 類(lèi) 人 矮 金色 藍(lán)色 高 紅色 藍(lán)色 高 金色 藍(lán)色 矮 金色 灰色 第 二 類(lèi) 人 高 金色 黑色 矮 黑色 藍(lán)色 高 黑色 藍(lán)色 高 黑色 灰色 矮 金色 黑色 類(lèi)型 頭發(fā) 眼睛 第一類(lèi)人 金色 藍(lán)色 紅色 藍(lán)色 金色 灰色 第二類(lèi)人 金色 黑色 黑色 藍(lán)色 黑色 灰色 知識(shí)基 (濃縮數(shù)據(jù)） 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法經(jīng)過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)后 ,所得到的知識(shí)是網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和結(jié)點(diǎn)的閾值 ? 一般表示為矩陣和向量 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的例子 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)值 公式 ? 在大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) (數(shù)值 ) 中蘊(yùn)涵著一定的規(guī)律性 ,通過(guò)公式發(fā)現(xiàn)算法 ,可以找出各種變量間的相互關(guān)系 ,用 公式 表示 公式的例子 可以得到開(kāi)普勒 第三定律 : d3/p2=25 水里 金星 地球 火星 木星 土星 周期P/d 88 225 365 687 距離d/Gm 58 108 149 228 778 1430 太陽(yáng)系行星運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中包含行星運(yùn)動(dòng)周期 (旋轉(zhuǎn)一周所需時(shí)間 ,d),以及它與太陽(yáng)的距離 (圍繞太陽(yáng)旋轉(zhuǎn)的橢圓軌道的長(zhǎng)半軸 ,Gm) 案例 ? 案例 是指經(jīng)歷過(guò)的一次完整事件 ? 案例是解決新問(wèn)題的一種知識(shí) ? 基于案例的推理 （ CBR, Case Based Reasoning） 在案例庫(kù)中搜索相似的案例，通過(guò)對(duì)舊案例的修改來(lái)解決新問(wèn)題。 案例 ? 案例 知識(shí)一般表示為三元組： 1. 問(wèn)題描述：對(duì)求解問(wèn)題及周?chē)h(huán)境特征的描述； 2. 解描述：對(duì)問(wèn)題求解方案的描述； 3. 效果描述：描述解決方案的結(jié)果情況，是成功還是失敗
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