第六章数据挖掘与知识发现
论知识发现与数据挖掘
科技 发 展 曰新 月异 ， 网络技 术 的发展 将 整个 世界 联成 一体 ， 人们 可 以超 越 时空 的概念 ，利用 网络 ，相 互 之 间进行 信息 交换 、 协 同工作 ，这种 信息 交换 与 工作 协 同在方 便 了人们 的 同时 必然 造 成信 息 与数 据 的无 限扩 张 ，会使 人们 在提 取 有用 信息 和知 识 时，
一
、
（ ）特 点 一 作为 一 门新 兴学科 ， 知识 发现 具有 极大 的发 展前 途和 有 广泛 应 用前 景 ，知 识发 现是 用一 种简 洁 的方 式从 大量 数据 中抽 取信 息 的一种 技 术 ，知识 发现 不 需要预 先 进行 假设 或者 提 出 问题 ，就可 以找 到那 些非 预期 的有 用 的或有 潜 在价 值 的信 息 ，是一种 有 价值
计算机光盘软件与应用
２１年第 ０ ０２ ９期
Ｃｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉ ａ ｉｎ 工 程 技 术
论知识发现与数据挖掘
钟 淑ห้องสมุดไป่ตู้平
（ 武汉信 息传播 职业技 术学院 ，武汉
４０ ２ ３ ２３）
摘 要 ：知识 发现 和数 据挖 掘是 空间数 据获 取 、空 间数据 库 、空 间计 算机 以及 网络 通信 、管 理决 策 支持 等技 术 发展 到一 定 阶段 的产 物 ，作 为一 门新 型的边 缘 学科 ，其 汇聚 了例 如人 工 智能 、数据 库 、模 式识 别等 多种 学科 的研 究成 果 。本 文将 简 要 介 绍 知识 发现 与挖掘 技 术 的相 关概念 、过程及 常 用的技 术 方 法 ， 并 介 绍一 下知识 发现 和数 据挖 掘 的应 用。
知识发现和数据挖掘技术
作者简介 ： 张伟（９ Ｄ ） 男 ． 庆市人 ， １７一 ． 重 重庆教育学院计算 机与现代教 育技 术系 ． 师 ， 庆大学计算 机科学 与工程 讲 重
学 院博士研究生 ， 主要研 究方向为远 程教 育 ， 人工智一）男 四川绵 阳人 ， 庆大学计算机科学与 工程学院博 士研 究生 ， 重 主要研究方 向为计算 机 网
力劳 动 ， 多功能甚 至比人脑还强 ． 以人们称 之为“ 许 所 电脑 ” 自 １４ ９６年世 界上第一 台电子 计算机“ 艾尼阿克” 问世以来 ， 短 短 半个 多世纪 时坷， 计算机的发展 已经历 了四代 ： 电子管、 晶体 管 、 集成 电路 、 大规模集 成 电路等 ， 现在正在 大力研 制第五 代计算 机— 智能计算 机 近十几年来 ， 算机网络技术超速发展 ， Ｉｔｒｔ 计 以 ａ ｒ 为主要标志 的网络技术正改 变着＾们 的生活 、 ｅ￣ 工作和思想等各个 领 域． 数据库 ． 特别是分布式数据库技术 的进 步使得 大量的信 息 内容 被放人计 算机 ． 们能够 迅速地检 索他们 所需要 的信 人
关键词 ： 知识发现 ； 数据 挖掘 ； 数据库 中图分类号 ：Ｐ ｌ ２ Ｔ ３ １１ 文献标识码 ： Ａ
１ 引 言
电子计算机是现代科 学技术的一 项伟大成 就 ， 由于它具有运算量大 、 自动 、 速 、 确 、 泛等优点 ， 高 精 广 又有存储数据 、 记
忆信 息 、 断推理的功能 ， 判 在现代科技 、 生产 、 会生活 中得 到广泛应用 它将人 的部分智 力物化 为机器 ． 替人 的部 分脑 社 代
摘
要： 如何从数据库 中挖掘知识 已成 为数据库 系统领域的重要课 题 ， 方面的研 完正 受到越 来越 多的 这
知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。
【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。
当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。
据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。
这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。
面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。
从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。
２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。
1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。
研究生《知识发现与数据挖掘》教学大纲
《知识发现与数据挖掘》教学大纲Knowledge Discovery and Data Mining第一部分大纲说明1. 课程代码：1030812082. 课程性质：专业非学位课3. 学时/学分：20/24. 课程目标和任务：数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，在很多重要领域，数据挖掘技术发挥着重要作用，如地球科学领域、矿业工程领域、生物工程工程、商业领域、金融和保险领域等。
本课程课程主要讲授数据挖掘技术的基本原理、方法、算法，具体包括：数据挖掘技术内涵、数据特征、聚类分析，关联规则分析、分类等，以及数据挖掘技术在地矿领域的应用。
通过本课程的学习，使研究生掌握数据挖掘技术的基本原理、方法和算法，了解数据挖掘技术的研究与应用热点、数据挖掘技术能够解决的问题和今后研究与应用的发展方向，以及如何利用数据挖掘技术解决实际问题。
5. 教学方式：课堂教学6. 考核方式：考查7. 先修课程：掌握一定的计算机基础知识9. 教材及教学参考资料：（一）教材：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar.《Introduction to Data Mining》，北京:人民邮电出版社，2006（二）教学参考资料：Jia-Wei Han and Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》，北京：机械工业出版社，2003第二部分教学内容和教学要求第一章数据挖掘概述1.1 教学目的与要求重点讲解数据挖掘的起源、数据挖掘过程与功能，以及面临的主要问题。
1.2 教学内容理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能；了解数据挖掘的应用和面临的问题；重点是对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。
1.2.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘与知识发现综述
２ 数据挖掘 的功能
数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍 历， 并且能够对将来的趋势和行为进行预测 ， 自动探 测 并 以前未发现的模式 ， 从而很好地支持人们的决策 。 被挖 掘 出来的信息， 能够用于信息管理 、 查询处理、 决策支 持、 过程控制 以及许多其它应用。 数据挖掘按其功能划 分主要包括以下几类 ： ①关联分析 。若两个或多个数据项的取值重复 出 现且概率很高时， 它就存在着某种关联， 可以建立起这 些数据项的关联规则 。关联分析的 目的是找出数据库 中隐藏的关联 网。 在大型数据库中 ， 这种关联规则是很 多的 ， 一般用“ 支持度” 可信度” 和“ 两个阚值来淘汰那 些 无用 的关联 规 则 。 ②分类 。 分类是数据挖掘中应用得最多的方法 。 分
＊＊ 唐 晓萍 。 ．９ ７ 生 ． 女 １６ 年 在职 博士 研究 ， 师 ． 讲 研究方向 ： 数据 采集、 数据挖掘 。
数据挖掘和知识发现 的概念
数据挖掘和知识发现是随着数据库和机器学习的 发展而 起的。在 ８ 年代末出现了一个新的术语 ， Ｏ 它 就是数据库中的知识 发现 （ Ｄ 。Ｋ Ｄ泛指所有从 Ｋ Ｄ） Ｄ 源数据中发掘模式 的方法 ， 人们接受 了这个术语 ， 并用 Ｋ Ｄ来描述整个数据挖掘的过程， Ｄ 包括最开始的制定 业务 目标到最 终的结果分析 ， 而用 数据挖掘 （ Ｍ） Ｄ 来 描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。 数据挖掘 （ ａａＭｉｉ －Ｄ 的定义是 ： 大量 Ｄ ｔ ｎｎ ｇ Ｍ） 从 的、 不完全的 、 噪声的、 有 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 叉是潜在有用的 信息和知识的过程。数据挖掘提取的知识可以表示为 概念、 规律 模式 、 约束、 可视化 。数据挖掘算法的好坏 将直接影响到所发现知识的好坏 。 数据挖掘的任务是 从 数据 中发 现模式 。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
知识发现与数据挖掘
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
天气 取值为： 晴，多云，雨 某天早晨气候描述
气温 取值为： 冷 ，适中，热 为:
湿度 取值为： 高 ，正常
风 取值为： 有风， 无风
天气： 多云 气温： 冷
湿度： 正常
风： 无风
它属于哪类气候呢?
每个实体属于不同的类别，为简单起见，假定仅有两个 类别，分别为P，N。在这种两个类别的归纳任务中，P 类和N类的实体分别称为概念的正例和反例。
数据收集工具的问题 数据输入错误 数据传输错误 技术限制 命名规则的不一致
其它需要数据清理的数据问题
重复记录 不完整的数据 不一致的数据
如何处理噪声数据
分箱(binning):
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、 按箱的边界平滑等等
将一些已知的正例和反例放在一起便得到训练集。
下表给出一个训练集。由ID3算法得出一棵正确分类训 练集中每个实体的决策树，见图。
NO.
属性
天气
气温
湿度
风
类别
1
晴
热
高
无风
N
2
晴
热
高
有风
N
3
多云
热
高
无风
P
4
雨
适中
高
无风
数学建模中的知识发现与数据挖掘
存精 、去伪存真的技术。从数据库中发 抽取 隐含 的 、以前未知 的 、具有 潜在 ５ ％ 在 一 个 月内 能够 看 到 该 ＤＶＤ？ 如 ０ 现 知识 （ Ｄ 及其 核心 技 术 一数据 采 掘 应用价值 的信息的过程 。数据挖 掘是 果 要 求 保证 在 三 个 月 内 至 少 ９ ％ 的 会 ＫＤ ） ５ （ ＤＭ） 便应运 而生 了。 ＫＤＤ最核心的部分。数据挖掘与传统 员能 够 看 到该 ＤＶＤ呢 ？ 知识发现 （ Ｄ Ｋ Ｄ）是从数据中发现 有 用知 识的 整个过 程 ；数据 开采 （ Ｍ ） Ｄ
一
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维普资讯
知识发现与数据挖掘
刘学才 湖北职业技术 学院 ４２ ０ ８ ００
瓣 ■ ０—— ０ 。０ 。
是 ＫＤＤ过 程 中的 一 个特 定步 骤 ，它 用 专 门 算 法 从 数 据 中 抽 取 模 式
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分析工具不同的是数据挖掘使用的是基 于 发 现 的 方 法 ， 运 用 模 式 匹 配和 其 它
算 法 决 定 数 据 之 间的 重 要 联 系 。 数据挖掘算法的好坏将直接影 响到 所 发 现 知 识 的 好 坏 。 它 是 一 个 反 复 的 过 程 ， 通 常 包 含 多 个 相 互 联 系 的 步
速度迅速增长。展现在人们面前的 已不 算 法 （ 汇 总 、 分 类 、 回 归 、聚 类 下 次 租 赁 。 如 局限于本部 门，本单位和本行业的庞大 等 ）用于 搜索 数 据 中的 模式 。 １ ．通过问卷调查 ｌ０ ０ ０个会 员，得 数据库 ，而是浩瀚无垠的信息海洋 ， 数 ⑦数据挖掘 ：搜索或产生一个特定 到 了愿 意观 看这些 Ｄ Ｄ的人 数 （ ｌ Ｖ 表 给 据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极 的 感兴 趣 的 模式 或 一 个特 定 的数 据集 。
数据挖掘和知识发现方法研究
Ｅ ｍ ｉ ｊｔ ｃｃ ｅ． － ａ ：ｓ＠ｃｃ． ｔ ｎ ｌ ｌ ｎ ｃ
ｈ ｔ ： ｗｗ ｄ ｚ ．ｅ ．ｎ ｔ ／ ｗ．ｎ ｓｎ ｔ ｐ／ ｅ Ｔ ｈ ８ － ５１ ５ ９ ９ ３ ５ ９ ９ ４ ｅ ＋ ６ ５ ６０ ６ ６ ０ ６ —
随着 数 据 库 技 术 的 不 断 发 展 和 数 据库 系统 的广 泛应 用 ， 据 库 中存 储 的 数据 量 急 剧 增 大 。但 目前 数 据 库 系统 所 能 做 到 的 只 是 数
对 数 据库 中 已有 的数 据 进 行 存 取 ， 们 只 能 看 到 这 些 数 据 的一 些 表 面 的东 西 ， 不 能 看 到 隐藏 在 这 些 数 据 之 后 的 更 重 要 的 信 息 ， 人 而 即 关 于 这些 数 据 的整 体 特 征 的 描 述 和发 展趋 势 的预 测 等 等 。而后 一 种 信 息 对 决 策 过 程 具 有 重 要 的 意 义 。这 就 要 求 我 们 将 研 究 重 点 从 数 据 的生 产 和 传 输 能 力 转 移 到数 据 的分 析 能 力 上 来 。 据 挖 掘 与 知 识 发 现 是 人 工 智 能 、 器 学 习 与 数 据 库 技 术 相 结合 的产 物 。 据 数 机 数 挖 掘 是 知 识发 现最 关 键 的步 骤 ， 是 技 术 难 点 所 在 。知 识 发 现 的研 究 是 信 息 技 术 的汇 总 ， 也 它融 数 据 库 技 术 、 丁 智 能技 术 、 理 统 计 人 数 技 术 和 可视 化 技 术 为 一 体 ， 一 个 多 学 科 相 互 交 叉 融 合 所形 成 的 一个 新 兴 的具 有 广 泛 应 用 前 景 的 研 究 领 域 。 是
两 者 混 淆 使 用 。数 据 挖 掘 的任 务 是 从 数 据 中 发 现模 式 。 模 式 有 很 多 种 ， 功 能 可 分 有 两 大 类 ： 测 型 （ｒｄｃｖ） 式 和 描述 型（ ｅ 按 预 Ｐｅｉｔｅ模 ｉ Ｄ— ｓｒ ｔ ｅ 式 。 测 型 模 式 是 可 以根 据数 据项 的值 精 确 确 定 某 种 结 果 的 模 式 。 掘 预测 型模 式 所 使 用 的数 据 也 都 是 可 以 明 确 知道 结 ｃｉ ｉ ） ｐｖ 模 预 挖
知识发现和数据挖掘-史忠植PPT课件
聚类
将相似的数据点聚集在一起，形 成不同的数据群组。
关联规则挖掘
发现数据集中的关联规则，用于 推荐和关联营销等。
深度学习
利用神经网络等算法对数据进行 深入分析和挖掘。
序列挖掘
发现数据中的序列模式，用于预 测未来的事件和行为。
时间序列预测
利用时间序列数据预测未来的趋 势和行为。
03
数据预处理
数据清洗
知识发现和数据挖掘史忠植ppt课件
目录 CONTENT
• 引言 • 知识发现和数据挖掘的基本概念 • 数据预处理 • 关联规则挖掘 • 分类和预测 • 聚类分析 • 总结与展望
01
引言
研究背景
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，如何从海量数据 中提取有价值的信息成为亟待解
决的问题。
传统的数据处理和分析方法难以 应对大规模、复杂的数据，需要 新的技术和方法来挖掘数据的潜
研究不足与展望
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
隐私保护
随着数据挖掘的广泛应 用，如何有效地保护用 户隐私成为了一个亟待 解决的问题。未来的研 究需要更加重视隐私保 护技术的研究和应用。
可解释性
目前许多复杂的数据挖 掘模型往往缺乏可解释 性，使得用户难以理解 模型的决策依据。未来 研究需要努力提高模型 的解释性，以增强用户
数据挖掘
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。
知识发现的过程
数据清洗
去除重复数据、对缺失数据进行填充、异常值处理等。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据 集。
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下国防科技大学
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下国防科技大学国防科技大学绪论单元测试1.什么是KDD？ ( )A:领域知识发现B:文档知识发现C:数据挖掘与知识发现D:动态知识发现答案:数据挖掘与知识发现2.“8,000”和“10,000”表示： ( )A:智慧B:知识C:信息D:数据答案:数据3.人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( )A:先分类，后聚类B:分类过程C:先聚类，后分类D:聚类过程答案:先聚类，后分类4.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示： ( )A:知识B:数据C:信息D:智慧答案:信息5.“飞机无法飞过高山”表示： ( )A:数据B:信息C:智慧D:知识答案:知识第一章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:序数B:相异C:区间D:标称答案:相异2.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:对称属性B:非对称的二元属性C:计数属性D:离散属性答案:非对称的二元属性3.一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。
则年级属性的众数是： ( )A:三年级B:一年级C:四年级D:二年级答案:一年级4.杰卡德系数用来度量非对称的二进制属性的相似性。
( )A:错 B:对答案:对5.欧式距离用来度量连续数值属性数据的相似性。
( )A:对 B:错答案:对第二章测试1.卡方测试用来度量离散标称属性数据的相关性。
( )A:错 B:对答案:对2.相关系数用来度量标称属性数据的相关性。
( )A:对 B:错答案:错3.所谓高维数据，指的是数据属性很多。
( )A:对 B:错答案:对4.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为：( )A:0.821B:1.458C:0.716D:1.224答案:0.7165.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92,204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
2021知到答案 大数据分析与可视化 最新智慧树满分章节测试答案
第一章单元测试1、单选题：什么是KDD？（）选项：A:动态知识发现B:数据挖掘与知识发现C:文档知识发现D:领域知识发现答案: 【数据挖掘与知识发现】2、判断题：数据挖掘分析是指从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
（）选项：A:对B:错答案: 【对】3、多选题：数据挖掘分析的步骤包括（）选项：A:算法分析B:创建数据集C:模型评估D:数据预处理答案: 【算法分析;创建数据集;模型评估;数据预处理】4、判断题：当今社会，数据挖掘分析被广泛应用。
（）选项：A:对B:错答案: 【对】5、多选题：（）是未来大数据分析的发展趋势。
选项：A:可视化C:非结构化数据D:实时性答案: 【可视化;非结构化数据;实时性】第二章单元测试1、多选题：关于描述统计，包括（）。
选项：A:离中趋势分析B:相关分析C:集中趋势分析D:其余选项都不是答案: 【离中趋势分析;相关分析;集中趋势分析】2、单选题：以下属于推断统计的是（）。
选项：A:集中趋势分析B:参数估计C:离中趋势分析D:其余选项都不是答案: 【离中趋势分析】3、多选题：在数据特征的测度中，描述分布的形状的值为（）选项：A:中位数B:偏态C:峰态D:众数答案: 【偏态;峰态】4、判断题：测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值（）选项：A:对答案: 【对】5、判断题：四分位数可以用于顺序数据、数值数据和分类数据（）选项：A:错B:对答案: 【错】第三章单元测试1、单选题：下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？( )选项：A:傅立叶变换B:渐进抽样C:维归约D:特征加权答案: 【傅立叶变换】2、单选题：将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（）选项：A:分类和预测B:数据预处理C:数据流挖掘D:频繁模式挖掘答案: 【数据预处理】3、单选题：影响数据质量问题的因素有哪些（）选项：A:其余选项都对B:相关性、时效性C:准确性、完整性、一致性D:可信性、可解释性答案: 【其余选项都对】4、多选题：数据预处理的常见方法有（）选项：A:数据清洗B:其余选项都不对C:数据变换D:数据集成答案: 【数据清洗;数据变换;数据集成】5、判断题：数据预处理是指在对数据进行挖掘分析以前，需要对原始数据进行清理、集合和变换等一系列处理工作（）选项：A:错B:对答案: 【对】第四章单元测试1、单选题：考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（）选项：A:1，2，3，5B:1，2，3，4C:1，3，4，5D:1，2，4，5答案: 【1，2，4，5】2、单选题：频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是：( )选项：A:频繁项集频繁闭项集最大频繁项集B:频繁项集= 频繁闭项集= 最大频繁项集C:频繁项集= 频繁闭项集最大频繁项集D:频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集答案: 【频繁项集频繁闭项集最大频繁项集】3、单选题：某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？( )选项：A:分类B:自然语言处理C:聚类D:关联规则发现答案: 【关联规则发现】4、单选题：下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少（）ID 购买项1 牛奶，啤酒，尿布2 面包，黄油，牛奶3 牛奶，尿布，饼干4 面包，黄油，饼干5 啤酒，饼干，尿布6 牛奶，尿布，面包，黄油7 面包，黄油，尿布8 啤酒，尿布9 牛奶，尿布，面包，黄油10 啤酒，饼干选项：A:4B:2C:1D:3答案: 【3】5、多选题：Apriori算法的计算复杂度受( )影响。
知识发现与数据挖掘概述
知识发现与数据挖掘概述摘要：数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
关键字：知识发现数据挖掘神经网络决策树引言知识发现与数据挖掘是人工智能，机器学习与数据库技术相结合的产物。
随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着互联网的出现和发展，以及各种局域网的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
由于计算机数据采集工具以及关系数据库技术的发展，各行业存储了大量的数据，而关系数据库提供的简单查询及报表生成功能，只能获得数据的表层信息，而不能获得数据属性的内在关系和隐含的信息，这样既淹没了包含的知识又造成了资源的浪费。
传统的数据分析手段更是难以应付，导致越来越严重的数据灾难，使决策者出现或是穷于应付，或是置之不理的事实。
为了使消耗大量财力与物力所收集与整理的宝贵数据资源得以利用，有效解决数据丰富性及知识贫乏性的矛盾，需要新技术智能、自动地分析处理原始数据，促使了数据库中的知识发现（KDD, Knowledge Discovery in Database），也有人称为数据挖掘（Data Mining）技术的出现。
从数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Database-KDD）一词是于1989年8月在美国底特律召开的第一届KDD国际学术会议上正式形成的。
1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘（Data Mining—DM, 有人翻译为数据挖掘、数据发掘、数据采掘）国际学术会议。
1、数据挖掘技术的概念1.1 知识发现的概念KDD（知识发现）是一个综合的过程，它包括数据录入、迭代求解、用户交互以及许多定制要求和决策设计等，这一研究领域兴起于八十年代初，它是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔前景的领域。
知识发现与数据挖掘
郑州航空工业管理学院2012-2013学年第2学期《信息管理前沿讲座》课程论文题目知识发现与数据挖掘专业信息管理与信息系统班级ⅹ姓名ⅹ学号ⅹ任课教师ⅹ职称ⅹ二О一三年六月十五日摘要信息化的推进产生积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，知识发现与数据挖掘是一个飞速发展的领域，方法和技术手段日趋丰富，应用也更加广泛、深入。
现有数据库规模和数量的发展大大超过了人类使用传统工具分析的能力，这就为数据挖掘和知识发现技术创造了需要和机遇。
本文从知识发现含义、过程入手，介绍了数据挖掘的技术、方法和步骤，阐述了其在各个领域的应用，从而提出了其面临的挑战和发展的趋势。
关键词：知识发现，数据挖掘，信息化，实际应用知识发现与数据挖掘1．引言随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现数据挖掘是一门涉及发现和提取有用信息的技术。
通过运用各种算法和技巧，数据挖掘可以发现隐藏在大规模数据集中的模式、关联和趋势，以帮助人们做出科学的决策和预测。
而知识发现则是指在数据挖掘的基础上，从数据中发现新的知识，进一步丰富人类的知识体系。
一、数据挖掘的步骤和方法数据挖掘的过程通常包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等环节。
首先，数据收集是指从各种数据源中获取所需数据。
然后，数据清洗是为了去除数据中的噪声、缺失值和异常值等干扰因素，以保证数据的质量。
接着，特征选择是为了从大量特征中筛选出对挖掘任务最有价值的特征。
然后，在模型构建阶段，我们使用各种数据挖掘算法，如聚类分析、分类分析和预测分析等，来从数据中挖掘出有用的模式和规律。
最后，通过模型评估，我们可以评估模型的准确性和可用性。
二、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，涵盖了商业、医疗、教育、金融等各个领域。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业了解消费者的行为习惯和需求，从而进行精准营销；在医疗领域，数据挖掘可用于诊断疾病、预测病情发展和制定治疗方案；在教育领域，数据挖掘可以用于学生学习情况的分析和学习资源的推荐；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行进行信用评估和欺诈检测，以及股票和商品市场的预测等。
三、知识发现的意义和优势知识发现是数据挖掘的进一步拓展，它通过挖掘数据中的隐藏知识，创造新的知识，为人们提供更多的信息。
知识发现的意义不仅在于丰富人类的知识体系，还在于为各个领域提供更好的决策依据和预测工具。
此外，知识发现还可以帮助人们发现未知的规律和趋势，对社会和科学的发展起到积极的推动作用。
四、数据挖掘与知识发现的挑战与展望数据挖掘与知识发现的发展面临着一些挑战，包括数据隐私与安全、数据质量、算法的效率和可解释性等问题。
随着大数据时代的到来，数据量的增加和多样性的提高使得数据挖掘和知识发现更加复杂和困难。
未来，我们需要进一步改进和创新数据挖掘算法，提高其效率和准确性。
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东科技大学
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东科技大学山东科技大学第一章测试1.什么是KDD？答案:A.数据挖掘与知识发现2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
答案:对3.数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？答案:分类;回归4.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？答案:人工智能;统计5.离群点可以是合法的数据对象或者值。
答案:对第二章测试1.下面哪个属于定量的属性类型：答案:区间2.只有非零值才重要的二元属性被称作：答案:非对称的二元属性3.定量属性可以是整数值或者是连续值。
答案:对4.中心趋势度量模（mode）是指答案:数据集中出现频率最高的值5.以下哪些是属于中心趋势的度量答案:平均值;中位数第三章测试1.数据清洗的方法不包括答案:重复数据记录处理2.对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？答案:数据预处理3.以下哪项不属于数据规约的方法?答案:数据迁移4.大数据预处理的方法不包含以下哪个选项?答案:数据采集5.在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。
答案:错第四章测试1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？答案:关联规则发现2.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
答案:错3.具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
答案:错4.给定关联规则A→B，意味着：若A发生，B也会发生。
答案:错5.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。
答案:错第五章测试1.分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
答案:对2.决策树方法通常用于关联规则挖掘。
答案:错3.在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
答案:错4.对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
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➢ 现在，高性能的数据挖掘工具让用户对数据库能进行通盘的深 度遍历，并且任何可能参选的变量都被考虑进去，再不需要选 择变量的子集来进行运算了。
广度上，允许有更多的行存在。
➢ 更大的样本让产生错误和变化的概率降低，这样用户就能更加 精确地推导出一些虽小但颇为重要的结论。
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
数据挖掘的任务
关联分析 时序模式 聚类 分类 偏差检测 预测
➢ 自动趋势预测
➢ 自动探测以前未发现的模式
数据挖掘的范围
“数据挖掘”这个名字来源于它有点类似于在山脉中挖掘 有价值的矿藏
在商业应用里，它就表现为在大型数据库里面搜索有价值 的商业信息
这两种过程都需要对巨量的材料进行详细地过滤，并且需 要智能且精确地定位潜在价值的所在。
对于给定了大小的数据库，数据挖掘技术可以用它如下的 超能力产生巨大的商业机会：
知识发现系统管理器 知识库和商业分析员 数据仓库的数据库接口 数据选择 知识发现引擎 知识发现评价 知识发现描述
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数据 接口
数 据
仓库 数据
选
库
择
知识发 现描述
知识发现系统管理器：
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
商业分析 员
作用是控制并管理整个知 识发现过程
用于分类的预测和用于回归的预测
数据挖掘的算法
关联分析
Apriori, AprioriTid
序列分析
AprioriAll, AprioriSome, DynamicSome
数据分类
RIPPER, ID3, C4.5, Naive Bayes,…
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
表示该规则所代表的事例占全部事例的百分比
置信度Confidence：P(Y | X )
表示该规则所代表事例占满足前提条件事例的百 分比
数据挖掘的任务
关联分析 时序模式 聚类 分类 偏差检测 预测
时序模式
给定一段时间内的数据记录，发掘记录间 的相关性，当前记录中某些数据项的出现 预示着其它数据项在随后记录中出现的可 能性。
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
数据挖掘的进化历程
进化阶段
商业问题
知识发现 评价
知识发现评价
商业分析 有助于商业分析员筛选模式， 员 选出那些关注性的信息
知 识 发 现 引 擎
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数据 数据
数 据
仓库 库
选
接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
知识发现描述 发现、评价并辅助商业分 商业分析 析员在知识库中保存关注 员 性发现结果以备将来引用, 并保持知识发现与管理人 员的通信
支持技术
产品厂家
产品特点
数据搜集 (60年代)
“过去五年中我的总收入是 多少？”
计算机、磁带和磁盘
IBM, CDC
提供历史性的、静态的数据 信息
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分部去年三 月的销售额是多少？”
关系数据库（RDBMS），结 构化查询语言（SQL）， ODBC
Oracle、Sybase、Informix、 在记录级提供历史性的、动
数据挖掘的分类
数据库技术 信息科学 可视化
数据挖掘
统计学 机器学习 其他学科
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
根据挖掘的知识类型分类
关联 时序 聚类 分类 偏差检测 预测分析
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
根据应用分类
金融行业的数据挖掘 电信行业的数据挖掘 保险行业的数据挖掘 医药行业的数据挖掘 税务部门的数据挖掘
知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一 种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在 应用价值。
知识发现可看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预 先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注 的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。 它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规 则。
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的销售会怎 高级算法、多处理器计算机、
么样？为什么？”
海量数据库
Pilot、Lockheed、IBM、 SGI、其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘的进化历程
数据挖掘的范围 数据库可以由此拓展深度和广度
数据挖掘的进化历程
数据挖掘的范围 数据库可以由此拓展深度和广度
根据挖掘的数据库类型分类
与数据库匹配的数据挖掘技术分类
➢ 关系数据挖掘 ➢ 非关系型数据挖掘
处理的数据的特定类型分类
➢ 空间的数据挖掘 ➢ 时间序列的数据挖掘 ➢ 文本的数据挖掘 ➢ 多媒体的数据挖掘
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
偏差检测
在数据分析中发现有很多异常情况存在于数据库 中，我们可以根据这种异常情况获得很多有用的 信息
用于统计试验检测 信用卡欺骗的例子
数据挖掘的任务
关联分析 时序模式 聚类 分类 偏差检测 预测
预测
利用历史数据或数据分布依据一定的模型计算出 数值数据或识别出未来分布趋势等。
➢ 结果的解释 ✓ 结果不满足用户要求，换一种挖掘方法 ✓ 结果非常抽象，换一种容易理解的方法
➢ 结果的评估 ✓ 所采用的数据挖掘技术的有效性 ✓ 用于挖掘的数据质量和数量
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数据 接口
数 据
仓库 数据
选
库
择
知识发 现描述
知识发现 评价
商业分析 员
知 识 发 现 引 擎
的局限性
知识发现的过程
数据挖掘
➢ 探索性数据分析：利用图形化方式对数据进行探索 ➢ 描述建模：描述数据的所有特征 ➢ 预测建模：建立一个根据已知变量预测其它变量的模型
✓ 分类 ✓ 回归 ➢ 寻找模式和规则：进行模式探测 ➢ 根据内容检索：根据用户感兴趣的模式建立相似的模式
知识发现的过程
结果的解释和评估
数据挖掘的任务
关联分析 时序模式 聚类 分类 偏差检测 预测
关联分析
在数据记录的数据项之间发掘关联关系， 某些数据项的出现预示着该记录中其它一 些数据项出现的可能。
面包和牛奶的故事…
关联分析
关联规则的形式：
X Y X T Y T X Y
支持度Support：P(X Y )
➢ 自动趋势预测
➢ 自动探测以前未发现的模式
自动探测以前未发现的模式
数据挖掘工具扫描整个数据库并辨认出那些隐藏着的 模式，比如通过分析零售数据来辨别出表面上看起来 没联系的产品，实际上有很多情况下是一起被售出的 情况。
数据挖掘技术可以让现有的软件和硬件更加自动化， 并且可以在升级的或者新开发的平台上执行。
知 识 发 现 引 擎
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数据 数据
数 据
仓库 库
选
接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
知识发现引擎
将知识库中的抽取算法提
商业分析
员 供给数据选择构件抽取的
数据
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数据 数据
数 据
仓库 库
选
接口
择
知识发 现描述
第六章 数据挖掘与知识发现
提纲
知识发现与数据挖掘的基本概念 数据挖掘方法和技术 数据挖掘的知识表示
知识发现与数据挖掘的基本概念
知识发现的定义 知识发现的研究问题 知识发现的过程 知识发现系统的结构
知识发现的定义
（KDD,Knowledge Discovery in Database）
➢ 自动趋势预测
➢ 自动探测以前未发现的模式
自动趋势预测
数据挖掘能自动在大型数据库里面找寻潜在的预 测信息。传统上需要很多专家来进行分析的问题， 现在可以快速而直接地从数据中间找到答案。
一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目 标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中 的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销 作出反应的客户。
分类
给定属于不同类型的数据记录，根据记录中数 据项的特征为每种类型生成分类模型。
分类模型用于预测新的数据记录所属类型。 汽车销售的例子 必须事先给出分类的标号
决策树分类：
分类
规则分类：
IF (…) Then (…) Else (…)