數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘第1章-資料下載頁
2025-03-09 12:44本頁面
【正文】 標(biāo)類對象的一般特性與一個(gè)或多個(gè)對比類對象的一般特性進(jìn)行比較 ?數(shù)據(jù)特征化和比較 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 3. 關(guān)聯(lián)分析 關(guān)聯(lián)分析 發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則展示屬性 值頻繁地在給定數(shù)據(jù)集中一起出現(xiàn)的條件。關(guān)聯(lián)分析適用于事務(wù)數(shù)據(jù)分析 關(guān)聯(lián)規(guī)則 形式化描述為，解釋為“滿足 X中條件的數(shù)據(jù)庫元組也滿足 Y中的條件” ? 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則 一個(gè)以上屬性或謂詞之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 單維關(guān)聯(lián)規(guī)則 包含單個(gè)謂詞的關(guān)聯(lián)規(guī)則 YX ?第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 4. 分類與預(yù)測 分類 就是找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測 類標(biāo)記未知 的對象類 預(yù)測 是構(gòu)造和使用模型評估無標(biāo)號(hào)樣本類，或評估給定樣本可能具有的屬性值或值區(qū)間 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 4. 分類與預(yù)測 數(shù)據(jù)分類的基本技術(shù)有： ? 判定樹歸納 ? 貝葉斯分類 ? 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 5. 聚類分析 將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個(gè)類的過程成為 聚類 （ clustering） ? 由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的集合，同一 簇中的對象彼此相似，而與其他簇中的對象相異 ? 通過聚類，人能夠識(shí)別密集的和稀疏的區(qū)域，因而發(fā)現(xiàn)全局的分布模式，以及數(shù)據(jù)屬性之間的有趣的相互關(guān)系 聚類 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘功能 5. 聚類分析 聚類分析 是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)功能，能夠作為一個(gè)獨(dú)立的工具來獲得數(shù)據(jù)分布的情況，觀察每個(gè)簇的特點(diǎn)，集中對特定的某些簇做進(jìn)一步的分析。此外，聚類分析也可以作為其他算法的預(yù)處理步驟 聚類技術(shù)主要有：劃分方法、層次方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于模型的方法 第四節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的分類 1. 數(shù)據(jù)挖掘受多學(xué)科的影響 數(shù)據(jù) 挖掘 可視化 其他學(xué)科 機(jī)器學(xué)習(xí) 統(tǒng)計(jì)學(xué) 信息科學(xué) 數(shù)據(jù)庫技術(shù) 第四節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的分類 2. 數(shù)據(jù)挖掘的分類 ? 根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫類型分類：關(guān)系型、面向?qū)ο笮?、對象關(guān)系型、空間的、文本的或多媒體的等等 ? 根據(jù)挖掘的知識(shí)類型分類：特征化、區(qū)分、關(guān)聯(lián)、分類、聚集等等 ? 根據(jù)所用的技術(shù)分類：機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等 ? 根據(jù)應(yīng)用分類：金融、電信、股票市場、 Email等等 第五節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 1. 挖掘方法和用戶交互的問題 2. 性能問題 3. 關(guān)于數(shù)據(jù)庫類型的多樣性問題 第五節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 1. 挖掘方法和用戶交互的問題 ? 在數(shù)據(jù)庫中挖掘不同類型的知識(shí) ? 多個(gè)抽象層的交互知識(shí)挖掘 ? 綜合背景知識(shí) ? 數(shù)據(jù)挖掘查詢語言和特定的數(shù)據(jù)挖掘 ? 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表示和顯示 ? 處理噪聲和不完全數(shù)據(jù) ? 模式評估 —興趣度問題 第五節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 2. 性能問題 ? 數(shù)據(jù)挖掘算法的有效性和可伸縮性 ? 并行、分布式和增量挖掘算法 第五節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 3. 關(guān)于數(shù)據(jù)庫類型的多樣性問題 ? 關(guān)系的和復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型的處理 ? 由異種數(shù)據(jù)庫和全球信息系統(tǒng)挖掘信息 思考問題： 1. 什么是數(shù)據(jù)倉庫？它與數(shù)據(jù)庫有何差異？ 2. 什么是數(shù)據(jù)挖掘？ 3. 數(shù)據(jù)挖掘的主要功能是什么？ 4. 簡述知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基本步驟。 5. 典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)主要是由哪些部分構(gòu)成的？ 演講完畢，謝謝觀看！
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