文档介绍：数据挖掘算法介绍 --综述
2004年12月17日
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数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并能最终被人理解的模式(pattern)的非平凡的处理过程。
KDD
DM
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KDD
KDD:knowledge discovery in database
数据
建模
验证
应用
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DM
DM:dataming——KDD的一个阶段
KDD与DM等同
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DM is like setting up a restaurant kitchen...
Starting a restaurant
kitchen
Data Mining
Food/Info
Cooks/Team
Kitchen/DWH
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数据挖掘与其他学科的关系
Data Mining
Database
Technology
Statistics
Other
Disciplines
Information
Science
Machine
Learning (AI)
Visualization
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数据挖掘与OLAP
OLAP(on-line analytical processing):
只能限制于少量的维度和数据类型
用户控制的流程
假设——验证——结论
DM:
没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识——具
有未知、有效、可实用三个特征
能自动的发现隐藏在数据中的规律
可以发现比OLAP更复杂而细致的信息
未知——归纳——结论
联系:
OLAP——DM
OLAM
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数据挖掘与统计学
数据挖掘:
数据挖掘利用了统计、人工智能、数据库等技术,把这些高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于自己所要解决的问题;
不仅仅是统计分析;
统计分析:
统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧,预测的准确度还是令人满意的,但对使用者的要求很高
联系
统计分析方法学的延伸和扩展
很多的挖掘算法来源于统计学
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前景
预言:
著名的咨询公司 Gartner Group在(2000年)一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术”之首,并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位
国外现状:
成熟、
产品:SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
国内现状:
起步
产品:大部分是实验室产品
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数据挖掘分类
挖掘对象
基于数据库的挖掘
基于web的挖掘
基于文本的挖掘
其他:音频、视频等多媒体数据库
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