数据挖掘原理、 算法及应用第1章 绪论
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案前言《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）是一本经典的数据挖掘教材，已经推出了第3版。
本文将为大家整理并提供第3版课后习题的答案，希望对大家学习数据挖掘有所帮助。
答案第1章绪论习题1.1数据挖掘的基本步骤包括：1.数据预处理2.数据挖掘3.模型评价4.应用结果习题1.2数据挖掘的主要任务包括：1.描述性任务2.预测性任务3.关联性任务4.分类和聚类任务第2章数据预处理习题2.3数据清理包括以下几个步骤：1.缺失值处理2.异常值检测处理3.数据清洗习题2.4处理缺失值的方法包括：1.删除缺失值2.插补法3.不处理缺失值第3章数据挖掘习题3.1数据挖掘的主要算法包括：1.决策树2.神经网络3.支持向量机4.关联规则5.聚类分析习题3.6K-Means算法的主要步骤包括：1.首先随机选择k个点作为质心2.将所有点分配到最近的质心中3.重新计算每个簇的质心4.重复2-3步，直到达到停止条件第4章模型评价与改进习题4.1模型评价的方法包括：1.混淆矩阵2.精确率、召回率3.F1值4.ROC曲线习题4.4过拟合是指模型过于复杂，学习到了训练集的噪声和随机变化，导致泛化能力不足。
对于过拟合的处理方法包括：1.增加样本数2.缩小模型规模3.正则化4.交叉验证结语以上是《数据挖掘概念与技术》第3版课后习题的答案，希望能够给大家的学习带来帮助。
如果大家还有其他问题，可以在评论区留言，或者在相关论坛等平台提出。
数据挖掘原理与实践习题及参考答案
35 - 13 = 0.386 ； 70 - 13
(b)已知均值为 30，标准差为 12.94，则可将 35 规范化为： (c)使用小数定标规范化可将 35 规范化为：
35 - 30 = 0.386 ； 12.94
35 = 0.35 ； 100
(d)对于给定的数据，你愿意使用 min-max 规范化。理由是计算简单。 2.7 使用习题 2.5 给出的 age 数据 (a) 画一个宽度为 10 的等宽的直方图。 (b) 为以下每பைடு நூலகம்抽样技术勾画例子：有放回简单随机抽样，无放回简单随机抽样，聚类 抽样，分层抽样。使用大小为 5 的样本和层“青年”,“中年”和“老年”。 答：(a)如下为宽度为 10 的等宽的直方图：
1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖 掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商 务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向” ，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、 如何在客户群中发现潜在价值， 一直都是电子商务企业重要任务。 但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服 务、 可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、 可以进行产品捆绑推荐等， 从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是 Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程 数据库。 该数据库包括如下信息： 每个学生的姓名、 地址和状态(例如， 本科生或研究生)、 所修课程，以及他们的 GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？ 答： 任务目的是分析课程数据库， 那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统， 以便查找、 提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、 关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问， 受雇于一家因特网搜索引擎公司。 通过特定的例子说明， 数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现；
数据挖掘的原理及应用pdf
数据挖掘的原理及应用1. 数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的过程。
它利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，通过分析和挖掘数据中的模式、关联和规律，提供给决策者用于预测、分类和优化等目的的有用信息。
2. 数据挖掘的原理数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、数据建模和模型评估等步骤。
2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
通过对原始数据进行预处理，可以消除数据中的噪音、缺失值和冲突等问题，提高挖掘结果的准确性和可靠性。
•数据清洗：去除数据中的噪音和异常值，确保数据的一致性和完整性。
•数据集成：将来自多个数据源的数据进行整合，消除冗余和重复的数据。
•数据转换：对数据进行统一的表示和编码，以适应挖掘算法的需求。
•数据规约：通过数据压缩和抽样等方法，减少数据集的规模，提高挖掘效率。
2.2 特征选择特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和相关性的属性作为挖掘的特征。
它可以降低数据维度、提高模型的训练速度和预测精度。
特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法基于统计指标和相关度等选择特征，包装法则使用机器学习算法评估特征的重要性，而嵌入法将特征选择纳入到训练模型的过程中。
2.3 数据建模数据建模是数据挖掘的核心步骤，它利用统计学、机器学习和人工智能等技术构建模型并进行训练。
常用的数据挖掘算法有决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则等。
这些算法可以根据不同的问题和任务，进行分类、回归、聚类和关联分析等任务。
2.4 模型评估模型评估是对构建的挖掘模型进行性能评估，以确定模型的准确性和可靠性。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。
通过对模型的评估，可以选择最优模型并进行后续应用和优化。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：•电子商务：通过挖掘用户的购买行为和偏好，推荐相似产品和个性化营销策略，提高销售额和用户满意度。
数据挖掘导论第一二章_924
2.3.4特征创建
常常可以由原来的属性创建新的属性集，更有效地捕获数据集中的重要信息。三种创建新属性的相关方法：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造。
特征提取(feature extraction)：由原始数据数据创建新的特征集称作特征提取。最常用的特征提取技术都是高度针对具体领域的。因此，一旦数据挖掘用于一个相对较新的领域，一个关键任务就是开发新的特征和特征提取方法。
首先定义测量误差和数据收集错误，然后进一步考虑涉及测量误差的各种问题：噪声、伪像、偏倚、精度和准确度。最后讨论可能同时涉及测量和数据收集的数据质量问题：离群点、遗漏和不一致值、重复数据。
测量误差(measurement error)指测量过程中导致的问题。
数据收集错误(data collection error)指诸如遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象等错误。
过滤方法(filter approach)：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择。
包装方法(wrapper approach)：这些方法将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似于前面介绍的理想算法，但通常不枚举所有可能的子集来找出最佳属性子集。
过滤方法和包装方法唯一的不同是它们使用了不同的特征子集评估方法。对于包装方法，子集评估使用目标数据挖掘算法；对于过滤方法，子集评估技术不同于目标数据挖掘算法。搜索策略可以不同，但是计算花费应当较低，并且应当找到最优或近似最优的特征子集。通常不可能同时满足这两个要求，因此需要这种权衡。搜索的一个不可缺少的组成部分是评估步骤，根据已经考虑的子集评价当前的特征子集。这需要一种评估度量，针对诸如分类或聚类等数据挖掘任务，确定属性特征子集的质量。对于过滤方法，这种度量试图预测实际的数据挖掘算法在给定的属性集上执行的效果如何；对于包装方法，评估包括实际运行目标数据挖掘应用，子集评估函数就是通常用于度量数据挖掘结果的判断标准。
数据挖掘算法的原理与应用
数据挖掘算法的原理与应用随着互联网的飞速发展，人们每天都在产生海量的数据。
这些数据中蕴含着丰富的信息，对于企业和个人来说，如何从中发掘出有价值的信息则成为了一个重要的问题。
而数据挖掘便是解决该问题的一种有效方法。
数据挖掘，即从大量数据中发掘出潜在的、以前未知的、有用的、可理解的模式和知识的过程。
为了进行数据挖掘，需要借助于各种数据挖掘算法。
1. 数据挖掘算法的分类根据其能力和性质，数据挖掘算法可以分为三种类型：聚类（Clustering）、分类（Classification）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）。
聚类，也被称为无监督学习，在挖掘数据过程中不需要任何先验知识，把数据集合数据种类相同、数据相近的数据分成一组，这些组之间应该尽可能的不同。
聚类算法常用的有K-Means、DBSCAN和层次聚类等。
分类，也被称为有监督学习，即通过一定的模型，将样本数据集合映射到类标签集合中。
分类算法常用的有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
关联规则挖掘，也被称为关联性分析，主要用于挖掘不同属性之间存在的关联关系。
关联规则挖掘常用的有Apriori和FP-Growth等。
2. 数据挖掘算法的原理数据挖掘算法的实现都基于一些基本原理，这其中最重要的三个原理分别是：相似性、频繁模式和分类。
（1）相似性相似性，是基于某个数值度量的比较两个对象的相似程度。
常见的度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
在聚类算法和分类算法中，相似性是判断两个数据对象是否属于同一类别的常用判别标准。
（2）频繁模式频繁模式，是指数据集中出现频率高的子集。
例如，在一份销售数据中，经常一起出现的商品组合被称作频繁项集。
频繁项集的发掘是关联规则挖掘的核心部分。
常用的频繁项集发掘算法有Apriori和FP-Growth算法。
（3）分类分类的目的是通过数据样本的特征值，将数据样本分为不同的类别。
在分类算法中，通过训练分类器模型，对未知数据进行判别并分配到相应的类别中。
数据挖掘导论--第1章绪论
数据挖掘导论--第1章绪论数据挖掘导论-第⼀章-绪论为什么会出现数据挖掘？1. 因为随着社会不断快速发展，信息量在不断增加，由于**信息量太⼤** ，⽽⽆法使⽤传统的数据分析⼯具和技术处理它们；2. 即使数据集相对较⼩，但由于数据本⾝有⼀些**⾮传统特点**，也不能使⽤传统的⽅法进⾏处理。
什么是数据挖掘？数据挖掘是⼀种技术，它将传统的数据分析⽅法与处理⼤量数据的复杂算法相结合。
数据挖掘是在⼤型数据存储库中，⾃动地发现有⽤信息的过程。
数据挖掘是数据库中知识发现（knowledge discovery in database，KDD）不可缺少的⼀部分。
数据挖掘要解决的问题可伸缩⾼维性异种数据和复杂数据数据的所有权与分布⾮传统的分析数据挖掘任务通常，数据挖掘任务分为下⾯两⼤类预测任务：这些任务的⽬标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。
被预测的属性⼀般称为⽬标变量或因变量⽤来做预测的属性称说明变量或⾃变量描述任务：其⽬标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。
本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果下图展⽰了其余部分讲述的四种主要数据挖掘任务预测建模：以说明变量函数的⽅式为⽬标变量建⽴模型。
有两类预测建模任务：分类（classification）：⽤于预测离散的⽬标变量回归（regression）：⽤于预测连续的⽬标变量关联分析：⽤来发现描述数据中强关联特征的模式。
所发现的模式通常⽤蕴涵规则或特征⼦集的形式表⽰聚类分析：旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相⽐，属于同⼀簇的观测值相互之间尽可能类似异常检测：任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。
这样的观测值称为异常点或离群点## 参考⽂献： 1. 数据挖掘导论（完整版）。
数据挖掘算法原理与实践指导
数据挖掘算法原理与实践指导第一章：数据挖掘概述数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程。
它结合了统计学、人工智能、机器学习等领域的理论和方法，通过运用各种算法来帮助人们发现数据背后的规律，并做出预测和决策。
本章将介绍数据挖掘的基本概念、研究领域和应用场景，以及数据挖掘算法的作用和意义。
第二章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要步骤，它通常包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等过程。
本章将详细介绍每个步骤的具体内容和方法，并讨论各种数据预处理技术的优缺点及应用场景。
第三章：关联分析与频繁模式挖掘关联分析是数据挖掘中常用的一种技术，它用于发现数据集中的项集之间的关联规则。
频繁模式挖掘是关联分析的一种重要方法，用于发现数据集中出现频率较高的模式。
本章将介绍关联分析与频繁模式挖掘的基本原理和常用算法，以及它们在市场篮子分析、网络推荐系统等领域的应用。
第四章：分类与回归分析分类与回归分析是数据挖掘中常用的预测技术，它通过学习已知数据的特征和类别/值的关系来预测未知数据的类别或值。
本章将介绍分类与回归分析的基本原理、常用算法和评估方法，以及它们在医疗诊断、金融风险评估等领域的应用。
第五章：聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分成具有相似特征的多个组别的过程。
它可以帮助人们发现数据集中的潜在群体和结构。
本章将介绍聚类分析的基本原理、常用算法和评估方法，以及它们在市场细分、社交网络分析等领域的应用。
第六章：时序模式挖掘时序模式挖掘是发现时间序列数据中的有意义的模式和规律的过程。
它可以帮助人们预测未来的趋势和变化。
本章将介绍时序模式挖掘的基本原理、常用算法和应用场景，以及它们在股票市场预测、天气预测等领域的应用。
第七章：异常检测异常检测是发现数据集中异常/异常事件的过程。
它可以帮助人们发现数据集中的异常现象和问题。
本章将介绍异常检测的基本原理、常用算法和应用场景，以及它们在网络入侵检测、电力设备故障诊断等领域的应用。
数据挖掘原理与算法教案
数据挖掘原理与算法教案讲授：王志明**************湖南农业大学理学院信息科学系第一章绪论教学目的：掌握数据挖掘的概念，背景，基本理论，基本应用，发展趋势教学重点难点：数据挖掘的概念，粗糙集方法教学课时：2教学过程：一、概念数据挖掘(Data mining)属一交叉学科，融合了数据库技术(Database)，人工智能(Artificial Intelligence)，机器学习(Machine Learning)，统计学(Statistics)，知识工程(Knowledge Engineering),面向对象方法(Object-Oriented Method)，信息检索(Information Retrieval)，高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化（Data Visualization）等技术。
联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
知识：广义讲就是数据、信息的表现形式。
人们常把概念、规则、模式、规律和约束等看成知识。
数据挖掘：又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效地、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
简单的说就是从大量数据中提取或挖掘知识。
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
二、数据挖掘产生与发展1）查询、统计、报表等简单传统的数据处理无法获取知识。
这样促使数据挖掘技术的发展。
利用数据仓库存储数据。
2）数据挖掘技术产生的技术背景：（1）数据库、数据仓库、Internet 等信息技术的发展；(2)计算机性能的提升；(3)统计学和人工智能等数据分析方法的应用。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
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1.3数据挖掘常用工具
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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数据挖掘导论第一章
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数据挖掘导论
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Jiawei Han
在数据挖掘领域做出杰出贡献的郑州大学校友——韩家炜
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No
S in g le 4 0 K
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No
M a rrie d 8 0 K
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Training Set
Learn Classifier
Test Set
Model
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数据挖掘导论
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分类:应用1
Direct Marketing Goal: Reduce cost of mailing by targeting a set of consumers likely to buy a new cell-phone product. Approach: Use the data for a similar product introduced before. We know which customers decided to buy and which decided otherwise. This {buy, don’t buy} decision forms the class attribute. Collect various demographic, lifestyle, and company-interaction related information about all such customers. Type of business, where they stay, how much they earn, etc. Use this information as input attributes to learn a classifier model.
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第1章 绪 论
第1章 绪 论
5. 对于OLTP应用来说， 结构化查询语言SQL已经得到充 分发展， 并成为支持数据库应用的重要基石。 相比OLTP应 用而言， 数据挖掘技术诞生较晚， 应用更复杂， 因此开发 相应的数据挖掘操作语言仍然是一件极富挑战性的工作。 可视化已经成为目前信息处理系统必不可少的要求， 对于 一个数据挖掘系统来说更是尤为重要。 可视化挖掘除了要 和良好的交互式技术相结合外， 还必须在挖掘结果或知识 模式的可视化、 挖掘过程的可视化以及可视化指导用户挖 掘等方面进行探索和实践。 数据的可视化在某种程度上推 动了人们进行知识发现， 因此它可以被认为是人们从对 KDD的神秘感变成可以直观理解知识和形象的过程。
第1章 绪 论
2) 数据挖掘是KDD 为了统一认识， Fayyd、 Piatetsky Shapiro和Smyth在 1996年出版的权威论文集《知识发现与数据进展》中给出 了KDD和数据挖掘的最新定义： KDD是从数据中辨别有 效的、 新颖的、 潜在有用的、 最终可理解的模式的过程； 数据挖掘是KDD中通过特定的算法在可接受的计算效率限 制内生成特定模式的一个步骤。
一方面， 数据挖掘的概念已经被广泛接受； 另一方面， 数据挖掘的广泛应用还有待时日， 需要深入的理论研究和 丰富的工程实践做积累。 经过十几年的研究和实践， 数据 挖掘技术已经吸收了许多学科的最新成果而形成独具特色 的研究。 毋庸置疑， 数据挖掘的研究和应用具有很大的挑 战性。
第1章 绪 论
随着KDD在学术界和商业界的影响越来越大， 数据挖 掘的研究向着更深入和实用技术两个方向发展。 从事数据 挖掘研究的人员主要集中在大学、 研究机构， 也有部分在 企业和公司。 所涉及的研究领域很多， 主要集中在学习算 法的研究、 数据挖掘的实际应用以及数据挖掘理论等方面。 大多数基础研究项目是由政府资助进行的， 而司的研究则 更注重和实际商业问题的结合。
第1章 绪 论
第1章 绪 论
第1章 绪 论
近年来的国际会议涉及的范围更广，如数据挖掘与知识 发现(Data Mining andKnowledge Discovery, DMKD)的基础理 论、新的发现算法、 数据挖掘与数据仓库及OLAP的结合、 可视化技术、 知识表示方法、 Web中的数据挖掘等。此外， IEEE、ACM、IFIS、VLDB、SIGMOD等其他学会、 学刊 也纷纷把DMKD列为会议议题或出版专刊，成为当前国际上 的一个研究热点。
数据挖掘包含丰富的内涵， 是一个多学科交叉的研究领 域。 仅从从事研究和开发的人员来说， 其涉及范围之广是 其他领域所难以企及的， 既有大学里的专门研究人员， 也 有商业公司的专家和技术人员。 研究背景的不同会使他们从 不同的角度来看待数据挖掘的概念。 因此， 理解数据挖掘 的概念不是简单地下个定义就能解决的问题。
第1章 绪 论
2. 数据的存储方式会影响数据挖掘的目标定位、 具体实 现机制、 技术有效性等问题。 指望一种能够在所有数据存 储方式下发现有效知识的应用模式是不现实的。 因此， 针 对不同的数据存储类型进行挖掘研究是目前的趋势， 而且 也是未来研究所必须面对的问题。
第1章 绪 论
3. 大型数据的选择和规格化问题 数据挖掘技术是面向大型且动态变化的数据集的， 这
第1章 绪 论
a Mining只是对同一个概念的 不同叫法。事实上，现今的许多文献(如技术综述等)中，这 两个术语仍然不加区分地使用着。有人说，KDD在人工智能 界更流行，而Data Mining在数据库界使用更多。也有人说， 一般在研究领域称之为KDD，在工程领域则称之为数据挖掘。
第1章 绪 论
1.2 数据挖掘的历史及发展
数据挖掘可以看做是信息技术自然演化的结果。 像其他 新技术的发展历程一样， 数据挖掘也必须经过概念提出、 概念接受、 广泛研究和探索、 逐步应用和大量应用等阶段。 从目前的现状看， 大部分学者认为数据挖掘的研究仍然处于 广泛研究和探索阶段。
第1章 绪 论
第1章 绪 论
例如， 就目前商家推出的数据挖掘系统而言， 它们都 是一些通用的辅助开发工具， 这些工具只能给那些熟悉数 据挖掘技术的专家或高级技术人员使用， 仅对应用起到加 速作用， 或称之为横向解决方案(Horizontal Solution )。 但是， 数据挖掘来自于商业应用， 而商业应用又会由于领 域的不同而存在很大差异。 大多数学者赞成这样的 观点： 数据挖掘在商业上的成功不能期望于通用的辅助开 发工具， 而应该是数据挖掘概念与特定领域的商业逻辑相 结合的纵向解决方案(Vertical Solution)。
第1章 绪 论
数据挖掘的概念从20世纪80年代被提出后， 其经济价 值也逐步显现出来， 而且被众多商业厂家所推崇， 形成初 步的市场。 另一方面， 目前的数据挖掘系统研制也绝不是 像一些商家为了宣传自己商品所说的那样神奇， 而是仍有 许多问题亟待研究和探索。 把目前数据挖掘的研究现状描 述为鸿沟(Chasm)阶段是比较准确的。 所谓Chasm阶段， 是说数据挖掘技术在广泛被应用之前仍有许多“鸿沟”需 要跨越。
第1章 绪 论
实际上，数据挖掘的概念有广义和狭义之分。广义的 定义是，数据挖掘是从大型数据集(可能是不完全的、有噪 声的、不确定性的、各种存储形式的)中，挖掘隐含在其中 的、人们事先不知道的、对决策有用的知识的过程。狭义 的定义是，数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的 过程。
综上所述， 数据挖掘概念可以从不同的技术层面上来 理解， 但是其核心仍然是从数据中挖掘知识。所以，有人 说叫知识挖掘更合适。本书也在不同的章节使用数据挖掘 的广义或狭义概念，读者要注意根据上下文加以区分。 当 然，在可能混淆的地方，我们将明确说明。
4. 数据挖掘系统的构架与交互式挖掘技术 虽然经过多年的探索， 数据挖掘系统的基本构架和 过程已经趋于明朗， 但是在应用领域、 数据类型以及知 识表达模式等因素的影响下， 其具体的实现机制、 技术 路线以及各阶段(如数据清理、 知识形成、 模式评估等) 功能定位等方面仍需细化和深入的研究。 另外， 由于数 据挖掘是在大量的源数据中发现潜在的、 事先并不知道 的知识， 因此和提供源数据的用户进行交互式探索挖掘 是必然的。 这种交互可能发生在数据挖掘的各个阶段， 从不同角度或不同粒度进行交互。 所以, 良好的交互式 挖掘(Interaction Mining)也是数据挖掘系统成功的前提。
第1章 绪 论
第1章 绪 论
1.1 数据挖掘的概念和定义 1.2 数据挖掘的历史及发展 1.3 数据挖掘的研究内容及功能 1.4 数据挖掘的常用技术及工具 1.5 数据挖掘的应用热点
第1章 绪 论
1.1 数据挖掘的概念和定义
数据挖掘（Date Mining）是近年来随着人工智能和数据 库技术的发展而出现的一门新兴技术。它是从大量的数据中 筛选出有效的、 可信的以及隐含信息的高级处理过程。
第1章 绪 论
6. 数据挖掘理论与算法研究 经过几十年的研究， 数据挖掘已经在继承和发展相关 基础学科(如机器学习、 统计学等)方面取得了可喜的进步， 并探索出了许多独具特色的理论体系。 但这并不意味着挖 掘理论的探索已经结束， 恰恰相反， 它留给研究者更多丰 富的理论课题。 这些研究课题一方面着眼于探索和 创新面向实际应用目标的挖掘理论， 另一方面的重点在于 发展新的挖掘理论和算法。 这些算法可能在挖掘的有效性、 挖掘的精度或效率以及融合特定的应用目标等方面做出贡 献。
第1章 绪 论
因此， 对数据挖掘理论和算法的探讨将是长期而艰巨 的任务。 特别是， 像定性定量转换、 不确定性推理等一 些根本性的问题还没有得到很好的解决， 同时需要针对大 容量数据集研究有效和高效算法。
从上面的叙述可以看出， 数据挖掘研究和探索的内容 是极其丰富和具有挑战性的。
第1章 绪 论
1.3 数据挖掘的研究内容及功能
第1章 绪 论
广义知识的发现方法和实现技术有很多， 如数据立方 体、 面向属性的归约等。 数据立方体还有其他一些别名， 如“多维数据库”、 “实现视图”、 “OLAP”等。 该方法 的基本思想是计算某些常用的代价较高的聚集函数， 诸如 计数、 求和、 平均、 最大值等， 并将这些实现视图储存 在多维数据库中。 既然很多聚集函数需经常重复计算， 那 么在多维数据立方体中存放预先计算好的结果将能保证快速 响应，并可灵活地提供不同角度和不同抽象层次上的数据视 图。另一种广义知识发现方法是加拿大Simon Fraser大学提 出的面向属性的归约方法。这种方法以类SQL语言表示数据 挖掘查询， 收集数据库中的相关数据集， 然后在相关数据 集上应用一系列数据推广技术进行数据推广， 包括属性删 除、 概念树提升、 属性阈值控制、 计数及其他聚集函数传 播等。
关于KDD和Data Mining的关系，有许多不同的看法。 我们可以从这些不同的观点中了解数据挖掘的技术含义。
第1章 绪 论
1) 将KDD 这一观点在数据挖掘发展的早期比较流行，并且可以 在许多文献中看到这种说法。其主要观点是数据库中的知 识发现仅是数据挖掘的一个方面，因为数据挖掘系统可以 在关系数据库 (Relational Database)、 事务数据库 (Transactional Database)、 数据仓库(Data Warehouses)、 空间数据库(Spatial Database)、 文本数据 (Text Data)以及诸如Web等多种数据组织形式中挖掘知识。 从这个意义上来说， 数据挖掘就是从数据库、 数据仓库 以及其他数据存储方式中挖掘有用知识的过程。
第1章 绪 论