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        《数据挖掘技术·集美大学理学院·林源洪》
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        资源介绍
        数据挖掘技术
        (Data Mining Techniques)
        林源洪
        集美大学理学院
        (School of Sciences,Jimei University)
        1
        第一章引言
        1什么激发了数据挖掘,为什么它是重要的
        需要是发明之母。数据挖掘之所以引起信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛地用于各种应用,包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索。所以,数据挖掘是信息技术自然演化的结果,因而是重要的。
        2什么是数据挖掘
        简单地说,数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。从广义上来说,数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。基于这种观点,典型的数据挖掘系统具有以下主要成分:
        1)数据库、数据仓库或其他信息库
        2)数据库或数据仓库服务器
        3)知识库
        4)数据挖掘引擎(用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变与偏差分析)
        5)模式评估模块
        6)图形用户界面
        2
        3在何种数据上进行数据挖掘
        原则上讲,数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。它包括以下几个方面:
        1)关系数据库
        2)数据仓库
        3)事务数据库
        4)高级数据库系统
        5)展开文件和WWW
        4数据挖掘功能---可以挖掘什么类型的模式
        数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘任务一般可以分为两类:描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断,并加以预测。通常我们把它们分为以下几个类型:
        1)概念/类描述:特征化和区分(Characterization and Discrimination)
        2)关联分析(Association Analysis)
        3)分类和预测(Classification and Predict)
        4)聚类分析(Clustering Analysis)
        5)孤立点分析(Outlier Analysis)
        6)演变分析(Evolution Analysis)
        5所有模式都是有趣的吗
        答案显然是否定的。实际上,对于给定的用户,在可能产生的模式中,只有一小部分是他感兴趣的。这就对数据挖掘系统提出了一系
        3
        列的问题。你可能会想:“什么样的模式是有趣的?数据挖掘系统能够产生所有有趣的模式吗?数据挖掘系统能够仅产生有趣的模式吗?”
        模式是有趣的,通常它含以下几点:(1)它易于被人理解;(2)在某种程度上,对于新的或测试数据是有效的;(3)是潜在有用的;(4)是新颖的。这样就存在一些模式兴趣度的客
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