数据挖掘课程论文
数据挖掘论文
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
基于R语言数据挖掘课程期末论文
西安欧亚学院数据挖掘技术与实验课程论文题目全国近20年来人口增长原因分析学生姓名王川学生学号**************所在分院金融学院专业经济统计学班级统本统计13级管理统计方向提交日期二〇一六年6月25日摘要在“二胎政策”全面实施的背景下，我国人口增长形势将继续持续下去。
而影响人口的增长的因素有人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
对这些数据进行相关分析，结果显示这些因素和人口数量的增长可用多元线性回归方程表示，同时可用多因素方差分析，研究这些因素的不同水平是否对人口的增长产生显著影响。
R软件是一种开源的免费数据分析软件，功能强大，是数据分析工作者的首选软件之一。
关键词：R语言；多元线性回归分析；方差分析。
目录引言 (1)1.1 选题的背景和意义 (1)1.2 研究方法与思路 (1)正文 (2)2.1 前言 (2)2.2 数据分析 (2)2.2.1 数据预处理 (2)2.2.2回归分析 (4)2.2.3方差分析 (8)结论 (13)参考文献 (13)引言1.1 选题的背景和意义二孩政策，是中国实行的一种计划生育政策，规定符合条件的夫妇允许生育“二胎”。
因为是二孩政策，故第一胎为多孩时，不可生第二胎。
2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报指出：坚持计划生育基本国策，积极开展应对人口老龄化行动，实施全面二孩政策。
在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后，我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快，而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。
国内20多位顶尖人口学者历经两年的研究指出，我国的人口政策亟待转向，尤其是生育政策应该调整。
1.2 研究方法与思路人口增长的原因大体与人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
计算机数据挖掘论文
计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘论文主要阐述了计算机数据挖掘技术的概念、任务、过程、技术方法、应用领域及挑战。
计算机数据挖掘论文【1】摘要社会生产力的发展带来了科技的不断进步，从而带动了空间数据采集技术的发展，人类迫切需要更新数据挖掘的知识和方法来应对日益复杂的数据。
海量的网络数据记录下人们生产和生活的各种信息，怎样对计算机采集的数据信息进行合理分类、科学应用成为一个为我们所关心的问题。
然而由于数据量越来越大，传统的数据挖掘技术的局限性和弊端也慢慢凸显，更为完善的计算机数据挖掘技术硬象而生。
数据挖掘技术是一种科学有效的数据处理方式，它为应对信息爆炸，海量信息的处理提供了科学有效的手段。
计算机数据挖掘技术顺应了时代和社会的发展，也逐渐成为社会关注的焦点。
【关键词】计算机数据挖掘通过人们长期对数据处理技术的研究和开发，计算机数据挖掘技术应用越来越广泛。
计算机数据挖掘技术在是当前计算机科学研究的活跃领域，在我们的社会生产和生活中都发挥着重要的作用。
计算机数据挖掘技术能够从庞大的信息库中发掘出有价值、有意义的信息并发挥它们在现实生活中的作用，具有广泛的应用前景。
只有充分地了解这门技术，才能更好地运用它。
1 计算机数据挖掘技术的概念及对象1.1 计算机数据挖掘技术的概念数据挖掘，就是通过一些方式从大量数据中获得有用或是有潜在利用价值的并应用到现实中的一个过程。
计算机数据挖掘技术是一种热门并且实用性强的科学艺术在我们的社会生活生产中在不同的领域发挥着极其关键的作用。
计算机数据挖掘技术的系统性比较强，面对多样化的信息处理起来也更有技术性。
1.2 计算机数据挖掘技术的对象面对日趋多样化的处理对象，计算机数据挖掘技术可以更迅速准确地处理和提取信息。
运用到企业方面这门技术可以帮助企业巩固经营竞争地位和提高经济效益。
比如金融企业中重要的就是要对进行的投资的风险做出较为准确的评估，从而将风险降到最低。
数据挖掘论文 (优选10篇)
数据挖掘论文(优选10篇)篇1：数据挖掘论文题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。
若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。
企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。
在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。
首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。
其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1)确定数据仓库的基础性用户，其中，主要包括档案工作人员和使用人员，结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3)确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。
基于数据挖掘的高校教务系统设计论文（五篇模版）
基于数据挖掘的高校教务系统设计论文（五篇模版）第一篇：基于数据挖掘的高校教务系统设计论文摘要：笔者对现有高校所采用的教务系统进行研究，以联机分析与数据仓库技术为依托来构建决策支持系统。
针对数据仓库构建中采用的逻辑模型及其构建策略等进行深入分析，并对基于四层架构的教学决策支持系统进行了设计，充分展示了决策支持系统在高校教务管理中的应用前景。
关键词：关键词：决策支持系统；数据仓库；多维分析在现有的教学信息化系统中，存储了包括学生的学籍信息、学生的选课数据、各科成绩数据等在内的大量数据，这些数据的条数动辄上百万条，信息和数据量都比较大，同时这些数据中通常能够挖掘出有用的规律信息。
不过，通过对现有应用现状分析可以发现，人们更多的是将各种表单数据进行计算机管理，没有利用计算机的数据挖掘能力对这些数据进行分析，更没有从中找到潜在海量数据中的规律。
教学数据仓库1.1 总体结构在对现有教学管理系统的决策需求进行深入和一线调研的基础上，笔者给出了基于教学数据仓库的决策系统，并对系统中经过结构化的四层教学决策支持系统的总体结构进行了设计。
具体如图1中所示。
图1教学决策支持系统的总体结构图1.1.1 源数据层该层是构建教学系统的最低层，也是实现数据仓库的关键。
在数据仓库中所包含的数据，主要来自于学校现有的与教学相关的各种信息库。
而在这些信息数据库中，存储了学校教学过程中所积累的主要数据，也是学校在制定各项政策和决策中必须参考的主要数据。
这样设计，也更好的说明一个成熟的教学决策系统应该具备广泛的数据来源。
1.1.2 引擎数据的处理层该层的功能主要从现有的教学信息系统中实现数据的抽取，然后对抽取得到的各种数据进行清洗，最后才能够将这些数据都添加到教学数据仓库中。
所以，这就使得数据处理层成为数据仓库构建的关键层。
1.1.3 信息层信息层的作用就是为数据访问层和源数据层提供联通的桥梁，为数据提供特定处理过程，得到经过处理后的不同层次信息。
数据挖掘结课论文_袁博
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中 神经网络方法综述学 号：专 业： 工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
数据挖掘技术论文（2）
数据挖掘技术论文(2)数据挖掘技术论文篇二数据挖掘技术研究[摘要] 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。
[关键词] 数据挖掘数据挖掘方法随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法1.统计方法。
传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。
贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。
关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。
关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。
大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
数据挖掘技术论文
随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。
下面是为大家精心推荐的，希望能够对您有所帮助。
篇一浅谈数据挖掘摘要：数据挖掘是从海量数据中分析发现具有特定的模式、关联规则关系以及异常信息所表达出来的特点功能等在统计学有意义的结构和事件。
该文简要分析介绍了数据挖掘的含功能、技术及其应用等。
关键词：数据挖掘技术应用中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1674-098X202204c-0054-01数据挖掘是在信息的海洋中从统计学的角度分析发现有用的知识，并且能够充分利用这些信息，发挥其巨大的作用，从而创造价值，为社会生产服务。
数据挖掘工具能够扫描整个数据库，并且识别潜在的以往未知的模式。
1数据挖掘数据挖掘是与计算机科学相关，包括人工智能、数据库知识、机器学习、神经计算和统计分析等多学科领域和方法的交叉学科，是从大量信息中提取人们还不清楚的但具有对于潜在决策过程有用的信息和知识的过程[1]。
数据挖掘能够自动对数据进行分析，并归纳总结，推理，分析数据，从而帮助决策者对信息预测和决策其作用[2]。
对比数据挖掘及传统数据分析例如查询、报表，其本质区别在于：前者在没有明确假设的前提下通过挖掘信息，提取有用的资料，并提升到知识层面，从而帮助提供决策支持。
所以数据挖掘又称为知识挖掘或者知识发现。
数据挖掘通过统计学、数据库、可视化技术、机器学习和模式识别等诸多方法来实现丛大量数据中自动搜索隐藏在其中的有着特殊关联性的信息[3]。
2数据挖掘技术数据挖掘有许多挖掘分析工具，可以在大量数据中发现模型和数据间关系，常用数据挖掘技术包括：聚类分析和分类分析，偏差分析等。
分类分析和聚类分析的主要区别在于前者是已知要处理的数据对象的类，后者不清楚处理的数据对象的类。
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里，聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
分类分析是预先假定有给定的类，并假定数据库中的每个对象归属于这个类，并把数据分配到这个给定类中。
数据挖掘毕业设计论文
数据挖掘毕业设计论文数据挖掘毕业设计论文近年来，随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据挖掘作为一门重要的技术和工具，受到了广泛的关注和应用。
在各个领域，数据挖掘都发挥着重要的作用，帮助人们从海量数据中发现有价值的信息和规律。
因此，作为一名数据挖掘专业的毕业生，我决定以数据挖掘为主题进行毕业设计论文的研究。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和原理。
数据挖掘是一种通过发现数据中的模式、关联、异常等信息，从而提取有用知识的技术。
它主要借助于统计学、机器学习、数据库技术等方法和工具，对大规模数据进行分析和挖掘。
在研究过程中，我将详细探讨数据挖掘的各种算法和技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的一些案例和研究方向。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
我将选择一个特定领域，深入研究数据挖掘在该领域中的应用。
例如，在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评分等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对这些案例的研究，我将进一步了解数据挖掘在实际应用中的优势和挑战。
接着，我将进行一项具体的数据挖掘实验。
在实验中，我将选择一个适当的数据集，应用数据挖掘算法进行分析和挖掘。
通过实验，我将验证数据挖掘算法的有效性，并探索数据集中的隐藏信息和规律。
同时，我还将对实验结果进行分析和解释，从中得出结论并提出改进和优化的建议。
最后，我将总结整个毕业设计论文的研究成果和收获。
在总结中，我将回顾论文的主要内容和研究过程，总结数据挖掘在实际应用中的价值和意义。
同时，我还将提出对未来数据挖掘发展的展望，指出数据挖掘领域的研究方向和挑战。
通过这次毕业设计论文的研究，我相信我将对数据挖掘有更深入的理解，并为将来的研究和实践奠定坚实的基础。
综上所述，本篇毕业设计论文将以数据挖掘为主题，介绍数据挖掘的基本概念和原理，探讨数据挖掘在实际应用中的案例和研究方向，进行一项具体的数据挖掘实验，并总结研究成果和展望未来。
数据挖掘课程论文
数据挖掘课程论文数据挖掘课程论文一、提出需解决问题运用系统聚类分析，通过社会消费品零售额、财政收入、居民消费水平和商品房销售价格对31个省市的综合消费情况进行分析，并分析造成这种差异化的原因。
希望通过实验研究山东省17个市的生产总值的差异化，并分析造成这种差异化的原因，可以更深刻的掌握聚类分析的原理；进一步熟悉聚类分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能；达到能综合运用所学基本理论和专业知识；锻炼收集、整理、运用资料的能力的目的；希望能会调用SPSS软件聚类分析有关过程命令，并且可以对数据处理结果进行正确判断分析，作出综合评价。
表一、二、聚类分析的背景及应用聚类分析又称群分析，是多元统计分析中研究样本或指标的一种主要的分类方法，在古老的分类学中，人们主要靠经验和专业知识，很少利用数学方法。
随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以致有时仅凭经验和专业知识还不能进行确切分类，于是数学这个有用的工具逐渐被引进到分类学中，形成了数值分类学。
近些年来，数理统计的多元分析方法有了迅速的发展，多元分析的技术自然被引用到分类学中，于是从数值分类学中逐渐的分离出聚类分析这个新的分支。
结合了更为强大的数学工具的聚类分析方法已经越来越多应用到经济分析和社会工作分析中。
在经济领域中，主要是根据影响国家、地区及至单个企业的经济效益、发展水平的各项指标进行聚类分析，然后很据分析结果进行综合评价，以便得出科学的结论。
聚类分析源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
聚类分析的主要应用，在商业方面，最常见的就是客户群的细分问题，可以从客户人口特征、消费行为和喜好方面的数据，对客户进行特征分析，充分利用数据进行客户的客观分组，使诸多特征有相似性的客户能被分在同一组内，而不相似的客户能被区分到另一些组中。
数据挖掘技术课程论文
目 录[摘 要] ..................................................................1.绪论 .................................................................1.1题目背景及目的 .......................................................1.2题目研究方法 .........................................................2.数据挖掘技术介绍 .....................................................2.1 数据挖掘与电子商务概述 ...............................................2.2 数据挖掘技术 .........................................................2.2.1 统计技术 .........................................................2.2.2 关联规则 .........................................................2.2.3 基于历史的分析MBR（Memory-based Reasoning） .................2.2.5 聚集检测 .........................................................2.2.6 连接分析 .........................................................2.2.7 决策树 ...........................................................2.2.8 神经网络 .........................................................2.2.9 粗糙集 ...........................................................2.2.10 回归分析 .........................................................3.数据挖掘阶段分析 .....................................................3.1 项目理解阶段 .........................................................3.2 数据理解和数据准备 ...................................................3.3 建立模型阶段 .........................................................3.4 模型评估阶段 .........................................................3.5 模型发布阶段 .........................................................4.数据挖掘技术在电子商务中的应用 ......................................4.1电子商务中数据挖掘技术的适用价值 ....................................4.1.1客户细分 ..........................................................4.1.2客户获得 ..........................................................4.1.3客户保持 ..........................................................4.2数据挖掘技术在电子商务推荐系统的具体应用 ............................4.2.1推荐系统在电子商务活动中的作用 ...................................4.2.2数据挖掘技术应用于推荐系统具体表现 ...............................5.结束语 ...............................................................数据挖掘技术在电子商务中的应用[摘 要] 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。
数据挖掘算法论文15篇(基于决策树的数据挖掘算法研究)
数据挖掘算法论文15篇基于决策树的数据挖掘算法研究数据挖掘算法论文摘要：利用基于密度的离群数据挖掘算法离群数据不在非离群数据指定的邻域内的特点，改进了原有的离群数据挖掘算法：首先判断数据是否在某个非离群数据指定的邻域内，如果不在，再判断其邻域内数据的个数。
通过对二维空间数据测试表明，改进的算法能够快速有效地挖掘出数据集中的离群数据，速度上数倍于原来的算法。
关键词数据挖掘算法数据论文数据数据挖掘算法论文:基于决策树的数据挖掘算法研究摘要：决策树（Decision Tree）曾在很长的时间里是非常流行的人工智能技术，随着数据挖掘技术的发展，决策树作为一个构建决策系统的强有力的技术在数据挖掘和数据分析过程中起到了非常重要的作用。
决策树在数据挖掘中主要用于分类、预测以及数据的预处理等。
关键词：决策树；数据挖掘；Apriori算法一、决策树数据挖掘基本概念数据分类是数据挖掘中的一个重要问题，是一种有效的KDD 分析方法。
数据分类通过分析训练集中的数据，建立分类模型，然后利用这个分类模型，把数据库中的数据项映射到给定类别中。
图1.决策树生成过程Decision tree formation process 决策树分为分类树和回归树两种，分类树针对离散数据集生成决策树，回归树则针对连续变量生成决策树。
决策树生成过程如图1所示。
决策树是一个类似于流程图的树结构，决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子节点即为实例所属的分类。
树上的每个节点说明了对实例的某个属性的测试，并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。
如图2所示，给出了一个决策树的示意描述样例。
该决策树给了一个用于学生成绩分析的模型。
利用它可以分析学生成绩受什么因素影响，以及会影响到与学生成绩相关的那些属性。
决策树的中间结点通常用矩形表示，而叶子结点常用椭圆表示。
图2.决策树示意描述Decision tree motioned description二、决策树算法由于Apriori算法存在必须耗费大量时间处理规模巨大的候选项目集和必须多次扫描数据库对候选项目集进行匹配筛选的固有缺陷，针对这些缺陷Han等人提出了一种基于FP-Tree的关联规则算法FP-Growth算法。
数据挖掘论文决策树
数据挖掘的概念来源于数据库中的知识发现，是数据库研究中一个非常具有 应用价值的新领域，它融合数据库、人工智能、机器学习、数理统计学、模糊数 学等多个领域的理论和技术。 分类技术是数据挖掘的重要分支，它能够对各个行 业提供良好的决策支持，对整个社会的发展产生重要而深远的影响。分类的目的 是构造一个分类函数或分类模型（分类器），该模型能把数据库中的数据映射到 给定类别中的某一个。因此，研究数据分类对数据挖掘技术有很大的意义。 本次实验主要用于分析的是分类算法中的 ID3 决策树算法，通过对该算法的 核心思想进行分析，主要数据结构的解释以及优缺点描述来全面总结整个算法。 实验的工作量主要体现在对 ID3 算法的实现以及为了更好验证其性能而做的剪 枝等优化策略，以及代码实现另外两种算法并将最后的对比结果进行图表的整 理。
关键词：数据挖掘 ID3 算法 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ能对比
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摘 要........................................................................................................................................... 1 第一章 绪论....................................................................................................................................... 4 1.1 实验背景.............................................................................................................................. 4 1.2 国内外研究动态..................................................................................................................5 1.3 实验的主要内容..................................................................................................................5 1.4 本文的组织结构..................................................................................................................5 1.5 本章小结.............................................................................................................................. 6 第二章 ID3 算法简介........................................................................................................................7 2.1 ID3 算法简介........................................................................................................................7 2.2 ID3 算法描述........................................................................................................................7 2.3 ID3 算法的优劣势................................................................................................................9 2.4 ID3 算法分析......................................................................................................................10 2.5 本章小结............................................................................................................................ 11 第三章 ID3 算法实现......................................................................................................................12 3.1 实验开发环境....................................................................................................................12 3.2 实验使用的数据结构........................................................................................................12 3.3 程序模块介绍....................................................................................................................13 3.4 关键技术说明....................................................................................................................16 3.5 本章小结............................................................................................................................16 第四章 ID3 算法比较......................................................................................................................17 4.1 训练集描述........................................................................................................................17 4.2 ID3 算法剪枝......................................................................................................................17 4.3 与其他算法的比较............................................................................................................18 4.3.1 与朴素贝叶斯分类比较.........................................................................................19 4.3.2 与 C4.5 算法比较................................................................................................... 21 4.4 本章小结............................................................................................................................22 第五章 总结..................................................................................................................................... 23 参考文献................................................................................................................................... 25
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）第一篇：数据仓库与数据挖掘论文决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
决策树介绍决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种：种类={+,-}。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文本文旨在对数据挖掘的背景和意义进行简要介绍，并概述论文的目的和结构。
数据挖掘是一项涉及从大量数据中提取有用信息和模式的技术。
随着互联网和计算技术的迅猛发展，我们生活在一个数据爆炸的时代。
大量的数据被生成和积累，但如何从这些海量数据中找到有用的信息成为了一个挑战。
数据挖掘技术的出现使得从大数据中发现隐藏的信息和模式变得可能。
数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
它可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商业机会，优化运营策略，改进市场营销，提高竞争力。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病的早期预测和诊断，提供个性化的治疗方案。
在社交媒体领域，数据挖掘可以帮助分析用户行为和偏好，提供个性化的推荐服务。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行发现欺诈行为，降低风险。
本论文的目的是探索数据挖掘技术在某个特定领域的应用，并提出相应的解决方案。
首先，我们将对相关的理论和方法进行综述，包括数据预处理、特征选择、模型构建等。
然后，我们将收集和分析一定规模的数据集，并应用数据挖掘算法进行实验和验证。
最后，我们将总结实验结果并提出未来的研究方向。
希望本论文的研究可以在特定领域的实际应用中发挥一定作用，为数据挖掘技术的发展和应用贡献一份力量。
回顾相关的文献和研究，说明当前数据挖掘领域的发展状况和存在的问题。
研究方法在我的毕业论文中，我使用了数据挖掘方法和算法来分析和探索特定问题。
这一节将详细描述我所使用的数据挖掘方法和算法，解释其原理和适用性。
数据挖掘方法是一种从大量数据中发现模式、规律和趋势的技术。
在我的研究中，我选择了以下几种常用的数据挖掘方法和算法：数据预处理：在开始数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的步骤。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据预处理的目的是通过消除异常值、处理缺失数据、去除噪音等操作，使得数据在后续的分析中更加准确和可靠。
关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种在大规模数据集中发现不同项之间的关联性的方法。
数据挖掘技术课程论文
目录[摘要] (1)1.绪论 (1)1.1题目背景及目的 (1)1.2题目研究方法 (1)2.数据挖掘技术介绍 (1)2.1 数据挖掘与电子商务概述 (1)2.2 数据挖掘技术 (2)2.2.1 统计技术 (2)2.2.2 关联规则 (2)2.2.3 基于历史的分析MBR（Memory-based Reasoning） (2)2.2.5 聚集检测 (3)2.2.6 连接分析 (3)2.2.7 决策树 (3)2.2.8 神经网络 (3)2.2.9 粗糙集 (4)2.2.10 回归分析 (4)3.数据挖掘阶段分析 (4)3.1 项目理解阶段 (4)3.2 数据理解和数据准备 (4)3.3 建立模型阶段 (5)3.4 模型评估阶段 (5)3.5 模型发布阶段 (6)4.数据挖掘技术在电子商务中的应用 (6)4.1电子商务中数据挖掘技术的适用价值 (6)4.1.1客户细分 (6)4.1.2客户获得 (6)4.1.3客户保持 (7)4.2数据挖掘技术在电子商务推荐系统的具体应用 (7)4.2.1推荐系统在电子商务活动中的作用 (7)4.2.2数据挖掘技术应用于推荐系统具体表现 (8)5.结束语 (9)数据挖掘技术在电子商务中的应用[摘要]电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。
而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。
本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。
1.绪论1.1题目背景及目的随着社会的进一步发展，互联网技术日新月异的发展和政府对信息技术大力扶持，电子商务已进入高速而稳定的增长期。
如何在日渐激烈的电商市场竞争中脱颖而出，电商企业从数据挖掘找到突破口。
客户是企业得以持续生存的基础，运用数据挖掘技术，掌握客户的未来消费趋势，就可以预见未来，赢得未来。
数据挖掘课程设计论文模板
数据挖掘课程设计论文模板一、课程目标知识目标：1. 掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；2. 了解数据预处理、特征选择、分类、聚类等常见数据挖掘技术；3. 学习数据分析的基本流程，了解数据挖掘在实际应用中的价值。
技能目标：1. 能够运用数据预处理技术对原始数据进行清洗、转换和整合；2. 能够运用特征选择方法提取关键特征，提高数据挖掘效果；3. 能够运用分类和聚类算法对数据进行有效分析，解决实际问题；4. 能够运用数据挖掘工具，如Excel、Python等，进行数据处理和分析。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的规律的欲望；2. 培养学生的团队合作精神，学会与他人共同分析问题、解决问题；3. 增强学生的数据敏感度，培养学生的数据思维和决策能力；4. 培养学生严谨、客观、科学的学术态度，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为选修课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论和技术，培养学生实际操作能力，提高学生的数据分析素养。
学生特点：学生为高中年级，具备一定的数学和计算机基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调实际操作，培养学生的动手能力和解决问题的能力。
在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动思考、提问和讨论，提高学生的参与度。
同时，关注学生的学习进度，及时调整教学方法和内容，确保教学目标的有效达成。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与原理- 数据挖掘的定义、任务与应用领域- 数据挖掘的基本流程与步骤- 数据挖掘的常用算法简介2. 数据预处理- 数据清洗、转换与整合- 缺失值处理、异常值检测和处理- 数据标准化与归一化3. 特征选择与降维- 特征选择的意义与常见方法- 主成分分析（PCA）及应用- 特征降维技术在数据挖掘中的应用4. 分类与预测- 分类算法：决策树、支持向量机（SVM）、K最近邻（K-NN）等- 预测模型的建立与评估- 分类与预测在实际案例中的应用5. 聚类分析- 聚类算法：K均值、层次聚类、DBSCAN等- 聚类分析的应用场景- 聚类结果评估与优化6. 数据挖掘工具与应用- Excel数据挖掘工具的使用- Python数据挖掘库（如：Pandas、Scikit-learn）的介绍与使用- 数据挖掘在现实生活中的应用案例教学内容安排与进度：本课程共计12课时，每课时40分钟。
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数据挖掘课程论文——————数据挖掘技术及其应用的实现数据挖掘技术及其应用的实现摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。
关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。
在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。
然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。
目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。
目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的效率。
二、知识获取与数据挖掘一般说来,知识获取(Knowledge Discovery inDatabases,称称KDD)意为数据库中知识获取,它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程,包括数据信息的收集,数据原型的确定,相关函数的分析,知识的抽取和数据模式分析。
统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。
而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。
数据挖掘包括许多步骤:从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化,然后与现有的知识相结合比较。
这些步骤是从数据到知识的必由之路。
每一步骤都可能是成功的关键或失败的开始。
在一般的定义中数据挖掘是知识获取的一部分。
数据挖掘的研究领域涉及广泛,主要包括数据库系统,基于知识的系统,人工智能,机器学习,知识获取,统计学,空间数据库和数据可视化等领域。
（1）统计学统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。
以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价[2~4],很明显也包括了评价数据挖掘的结果。
在数据预处理步骤中,统计学提出了估计噪声参数过程中要用的平滑处理的技术,在一定程度上对补足丢失数据有相当的作用。
统计学对检测数据分析、聚类和实验数据参数设计上也有用。
但统计学研究的焦点是在于处理小规模数据样本采集和小规模数据集处理的问题上。
统计学的工作大多是针对技术和模型的理论方面。
于是许多工作是着眼于线性模型、递增的高斯噪声模型、参数估计和严格分类参数模型上。
只有在进行相近模式区别时才强调寻优。
大多数数据库用户并不具备恰当使用统计学知识的能力。
实际上是要求有关数据库工程师或数据库系统的管理员运用关于数据选择的模型、相当多的域知识和数学知识的能力,在现实中是不大可能的。
（2）模式识别在模式识别工作中,传统上是把注意力集中在符号形式化直接结合实际技术的工作过程中[5~6]。
模式识别主要用于分类技术和数据的聚类技术上。
模式识别中的分类和含义分析是对数据挖掘概念形成的开端。
多数模式识别的算法和方法对降维、变换和设置都有直接的参考意义。
在数据挖掘的步骤中,模式识别比统计学更为重要,因为它强调了计算机算法、更加复杂的数据结构和更多的搜索。
典型的数据分类是用一定的分类技术把数据从一个向量空间映射到另外一个向量空间。
但这种映射并不总是有意义的。
比如,形状上“方”与“圆”的差别就很难说比性别上“男”与“女”的差别大。
显然,这其中应当注重其语言的含义。
（3）人工智能人工智能对于数据挖掘来说原来一直是在符号的层次上处理数据,而对于连续变量注意较少[外1]。
在机器学习和基于案例的推理中,分类和聚类算法着重于启发式搜索和非参数模型。
对于其结果,并不象模式识别和统计学在数学上的精确和要求严格分析。
随着计算机学习理论的发展。
人工智能把注意力集中在了表达广义分类的模糊边缘上。
机器学习主要是对数据挖掘过程中的数据变量选择处理极有帮助,在通过大量搜索表达式和选择变量上有很大作用。
另外,机器学习对于发现数据结构,特别是人工智能中的不确定推理技术和基于贝叶斯模型推理是统计学意义上的分布密度估计的强有力的工具。
人工智能技术建立了关于特定领域知识和数据的已有知识的相对容易理解和自然的框架。
人工智能的其他技术,包括知识获取技术、知识搜索和知识表达在数据挖掘的数据变换、数据选择、数据预处理等步骤中都有作用。
（4）数据库数据库及其相关技术显然与数据挖掘有直接的关系。
数据库是原始数据的处理、储存和操作的基础。
随着平行和分布式数据库的使用,对数据录入和检索有更高的要求。
数据挖掘中很重要的一个问题是对数据库中数据的在线分析,主要是如何利用多种方法对数据进行实时处理和分析[6~8]。
一般来说,通过相关数据结构的标准化可以克服要求特殊存取数据的困难。
在数据挖掘中为了对数据进行特定的统计和计数,则要对各个特征属性进行组合形成新的数据库。
其中,对于数据挖掘所得知识支持率的研究是个新领域。
为直接从数据库中发现联系规则,已经以产品的形式出现了依靠分析和分类表达式的新方法。
此外,为了对数据库问题的求解和优化,利用新出现的数据库定向技术更加易于寻求数据库中隐含的模式。
三、数据挖掘技术的方法数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,如多种分类法[外2]。
根据开采任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据开采对象分,有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据开采方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中,可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。
本文的实例中我们采用了一种基于分类的方法,它的优点是可以在较小的复杂度下,进行有效的挖掘。
四、数据挖掘技术的应用首先介绍一个著名的实例:SKICAT。
然后结合实际具体探讨数据挖掘技术在Bayesian中的应用。
（一）天文数据分析中的数据挖掘数据挖掘在天文学上有一个非常著名的应用系统:SKICAT[外3]。
它是美国加州理工学院(CIT)与天文科学家合作开发的用于帮助天文学家发现遥远的类星体的一个工具。
SKICA T既是第一个获得相当成功的数据挖掘应用,也是人工智能技术在天文学和空间科学上第一批成功应用之一。
利用SKICA T,天文学家已发现了16个新的极其遥远的类星体,该项发现能帮助天文工作者更好地研究类星体的形成以及早期宇宙的结构。
在天文学研究以及航天数据分析中,人们遇到了一个很大的难题,即人工对大批量数据分析的无能为力。
这里所说的数据量一般在数千兆以上,现有的大型数据库只是把数据以另一种形式给出,而并没有对数据进行更深层次的处理,因而, 在对大量天体数据进行分析的过程中,很难起到根本的促进作用。
SKICA T不仅提供对数据库的管理,并且通过训练可以对天体进行辨识。
它采用了模块化设计,共有三个主要功能模块:分类建立、分类管理及统计分析。
其中,分类建立是通过有示范的训练建立对天体的辨识机制。
对天体的辨识是进行其它数据分析的前提,只有将天体识别出来以后,如是星系还是星球,才能进行相应的研究。
使用SKICA T对天体数据进行分析,一方面是通过机器学习将知识提取过程由学习算法完成,从而可以实现对大批量数据的分析,另一方面是辨识那些亮度很低、人工难以判读的天体图像,以进行后续分析。
SKICA T通过有效地对天体图像的特征进行定义,对那些亮度较低的图像可以得到比人工分类更好的结果。
将仅由象素包含的关于天体的多维信息通过变换形成低维空间内的向量空间,并进而利用示范学习进行分类,以达到人工直接观察无法达到的分类精度。
（二）Bayesian网络中的数据挖掘Bayesian网是由变量及其关联组成的有向图。
它主要用于处理实际应用中遇到的不确定信息。
图中还带有各变量的概率分布,定量的概率信息被表示为条件概率表中在决策前对实际问题的先验的理解与把握。
然而,针对实际问题建立一个应用于决策的Bayesian网络时存在两个问题。
首先,我们常常是凭个人对问题的经验与理解来建立模型的,因此建立的模型很难反映问题的客观实际。
其二,在确定Bayesian网中的条件概率表时,我们需要用定量的数值以支持计算,但实际中,人们很难给出一个具体概率值,一般的应用往往是根据经验,这就要求我们有一个合理的方法,从大量杂乱无序的数据中将它们找到,并填入条件概率表中去。
而数据挖掘技术恰恰为我们提供了一系列有效的方法来寻找隐藏于大规模数据之中的有用数据,以解决以上两个问题。