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《一起音乐吧》 20180316

2019-11-19 17:47 来源:北京热线010

  《一起音乐吧》 20180316

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  《一起音乐吧》 20180316

 
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数据挖掘是一个多义词,请在右侧义项中选择浏览 提取可行信息的过程 数据挖掘
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数据挖掘 (提取可行信息的过程)

数据挖掘是从大型数据中发现可行信息的过程。 数据挖掘使用数学分析来派生存在于数据中的模式和趋势。 通常,由于这些模式的关系过于复杂或涉及数据过多,因此使用传统数据浏览无法发现这些模式。

- 收起最新报道
    数据挖掘有如下特点
     
    (1)关系数据库
    目前建立的数据库几乎都是关系数据库。数据挖掘方法也主要是研究数据库属性之间的关系,挖掘出多个属性取值之间的规则。
    (2)文本
    文本是以字母串形式表示的数据文件。文本分析包括关键词或特征提取;相似检索;文本聚类和文本分类等。
    (3)图像视频数据
    图像和视频数据是典型的多媒体数据。数据以点阵信息及帧形式存储,数据量很大。图像与视频的数据挖掘包括图像与视频特征提取;基于内容的相似检索;视频镜头的编辑与组织等。
    (4)Web数据
    随着Internet的发展和普及,网站数目的迅速增长以及上网人数的剧烈增加,使得网络数据量呈指数增长,Web数据挖掘已成为新课题。它有如下特点
    ?异构数据集成和挖掘
    Web上每一个站点是一个数据源,各数据源都是异构的,形成了一个巨大的异构数据库环境。将这些站点的异构数据进行集成,给用户提供一个统一的视图,才能在Web上进行数据挖掘。
    半结构化数据模型提取
    Web上的数据非常复杂,没有特定的模型描述。虽然每个站点上的数据是结构化的,但各自的设计对整个网络而言是一个非完全结构化的数据,称为半结构化数据。对半结构化数据模型的查询和集成,需要寻找一种半结构化模型抽取技术来自动抽取各站点的数据。
    数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下
     
    (1)确定业务对象
    在开始数据挖掘之前最基础的就是理解数据和实际的业务问题,在这个基础之上提出问题,对目标有明确的定义。认清数据挖掘的目的数据挖掘的重要一步,因此必须清晰的知道业务问题。挖掘的最后结果是不可预测的,但对要探索的问题应该是要有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则具有盲目性,是不会成功的。
    (2)数据准备
    数据准备是保证数据挖掘得以成功的先决条件,数据准备在整个数据挖掘过程中占有大量的工作量,大约是整个数据挖掘工作量的60%。数据准备包括数据选择、数据预处理和数据转换。
    ?数据的选择。数据的选择就是搜索所有与业务对象有关的内部和外部的数据信息,获取原始的数据
    从中选择出适用于数据挖掘应用的数据,建立数据挖掘库。
    (3)数据挖掘
    数据挖掘就是对所有得到的经过转换的数据进行挖掘,除了选择合适的算法外,其余的工作应该能自动完成。
    (4)结果分析
    对挖掘结果进行解释并评估。其使用的分析方法一般应根据数据挖掘操作而定,目前通常会用可视化技术。
    (5)知识的同化
    知识的同化就是将分析所得到的知识集集合到业务信息系统的组织结构中去。
    国际权威的学术组织the?IEEE?International?Conference?on?Data?Mining?(ICDM)?评选出了数据挖掘领域的十大经典算法
    C4.5,?k-Means,?SVM,?Apriori,?EM,?PageRank,?AdaBoost,?kNN,?Naive?Bayes,and?CART.
    C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进
     
    C4.5算法有如下优点
    产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。
    8.?kNN
    k-nearest?neighbor?classification
    K最近邻(k-Nearest?Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是
    如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
    10.?CART
    分类与回归树
    数据挖掘是从大型数据集中发现可行信息的过程。数据挖掘使用数学分析来派生存在于数据中的模式和趋势。通常,由于这些模式的关系过于复杂或涉及数据过多,因此使用传统数据浏览无法发现这些模式。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为“数据挖掘模型”。挖掘模型可以应用于特定的方案,例如
     
    (1)预测
    估计销售量、预测服务器负载或服务器停机时间
    (2)风险和概率
    选择目标邮递的最佳客户、确定风险方案的可能保本点、将概率分配给诊断或其他结果
    (3)建议
    确定哪些产品有可能一起销售并生成建议
    (4)查找序列
    分析购物车中的客户选择,并预测接下来可能发生的事件
    (5)分组
    将客户或事件划分到相关的项目分类,分析和预测相关性
    生成挖掘模型是大型过程的一部分,此过程包括从提出相关数据问题并创建模型以解答这些问题到将模型部署到工作环境的所有事情。此过程可以使用下列六个基本步骤进行定义
    定义问题、准备数据、浏览数据、生成模型浏览和验证模型、部署和更新模型。
    该步骤包括分析业务需求,定义问题的范围,定义计算模型所使用的度量,以及定义数据挖掘项目的特定目标。这些任务转换为下列问题
     
    因此,在开始生成挖掘模型之前,应确定这些问题及其解决方式。对于数据挖掘,您一般使用很大的数据集,无法检查每个事务来确保数据质量;因此,可能需要使用某些数据探查以及自动化的数据清除和筛选工具(如?Integration?Services、Microsoft?SQL?Server?2012?Master?Data?Services?或?SQL?Server?Data?Quality?Services?中提供的那些工具),来浏览数据并找出不一致的地方。有关详细信息,请参阅以下资源
     
    当生产环境中部署了挖掘模型之后,便可根据您的需求执行许多任务。下面是一些可以执行的任务
     

    1数据挖掘的定义

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    数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”。还有很多与这一术语相似的术语,如知识发现、数据分析、数据融合以及决策支持等。人工智能领域习惯称知识发现,而数据库领域习惯将其称为数据挖掘。

    原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本、图形、图像数据等。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现了知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等;还