文档介绍：数据挖掘技术的算法与应?用??目录第?一章数据仓库... 5 概论... 5 数据仓库体系结构... 6 数据仓库规划、设计与开发... 7 确定范围... 7 环境评估... 7 分析... 7 设计... 8 开发... 8 测试... 8 运?行... 8 ?小结... 9 第?二章数据挖掘... 9 概论... 9 数据挖掘研究的内容和本质... 10 ??广义知识... 10 关联知识... 10 分类知识... 11 预测型知识... 11 数据挖掘流程... 11 确定业务对象... 12 数据准备... 12 数据挖掘... 12 结果分析... 12 知识的同化... 13 数据挖掘的?方法... 13 神经??网络?方法... 13 遗传算法... 13 决策树?方法... 14 粗集?方法... 14 覆盖正例排斥反例?方法... 14 统计分析?方法... 14 模糊集?方法... 14 数据挖掘?工具的现状... 15 数据挖掘未来研究?方向及热点... 16 ??网站的数据挖掘... 16 ?生物信息或基因数据挖掘... 17 ?文本的数据挖掘... 17 2005 年?十?大热点问题... 17 ?小结... 18 第三章关联规则... 18 概论... 18 基本概念... 18 关联规则种类... 19 主要研究?方向和典型算法分析... 20 多循环?方式的采掘算法... 20 增量式更新算法... 21 并?行发现算法... 22 频集算法的?几种优化?方法... 24 基于划分的?方法... 24 基于 Hash 的?方法... 24 基于采样的?方法... 25 减少交易的个数... 25 其他的频集挖掘?方法... 25 提?高效率的?几种?方法说明... 26 多层和多维关联规则的挖掘... 27 关联规则价值衡量的?方法... 28 系统客观层?面... 28 ?用户主观层?面... 29 选择规则的?方法... 29 ?小结... 30 第四章正负关联规则研究... 30 概述... 30 研究现状... 31 关联规则具体研究... 31 关联规则挖掘的矩阵算法... 31 基于相关系数的正、负关联规则... 32 项集的相关性判断正负关联规则... 32 正、负关联规则间的置信度关系研究... 33 挖掘正负关联规则... 33 布尔加权关联规则的?几种开采算法及?比较... 34 关联规则的增量式更新... 34 并?行化的分组关联规则算法... 36 分布式的数据挖掘... 36 研究?方向的理论意义和实?用价值... 38 ?小结... 38 第五章可视化研究... 39 概述... 39 研究现状... 39 研究?方向的理论意义和实?用价值... 39 可视化具体研究... 39 矩阵表?示... 39 规则多边形... 40 平?行坐标系... 41 ?小结... 41 参考资料: ... 42 本报告的组织第?一章数据仓库的内容第?二章数据挖掘的内容第三章关联规则的内容第四章正负关联规则的研究,各种?方法的具体算法实现。第五章可视化研究第?一章数据仓库 概论传统数据库在?日常的管理事务处理中获得了巨?大的成功,但是对管理?人员的决策分析要求却?无法满?足。因为,管理?人员常常希望能够对组织中的?大量数据进?行分析,了解业务的发展趋势。?而传统数据库只保留了当前的业务处理信息,缺乏决策分析所需要的?大量历史信息。为满?足管理?人员的决策分析需要,就需要在数据库的基础上产?生