2、何为知识发现？请简述整个知识发现的过程

知识发现指的是从大规模的数据中发现新的、有价值的知识或信息的过程。其主要过程包括以下几个步骤：

1. 数据采集：从各种数据源中收集数据，如互联网、企业内部数据等。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、归一化、标准化等处理，以便后续的分析和挖掘。

3. 数据存储：将预处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续的查询和分析。

4. 数据分析：对存储的数据进行分析和挖掘，以发现隐藏的模式和规律。

5. 知识表示：将分析得到的知识表示为图形、表格、文本等形式，以便理解和应用。

6. 知识验证：对分析得到的知识进行验证和评估，确保其可靠性和有效性。

7. 知识应用：将发现的知识应用到实际场景中，如智能推荐、风险控制、决策支持等。

整个过程需要依赖于各种技术手段，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。在知识发现过程中，需要根据实际情况选择合适的技术手段和算法，以达到最佳的效果。

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何为遥感分类精度？简述其评价方法

遥感分类精度是指遥感图像分类结果与实际情况的一致程度。遥感图像分类是将遥感图像中的像元分为不同的类别，如植被、水域、建筑物等。分类精度的高低决定了遥感图像在地理信息提取、资源调查等方面的可靠性和实用性。

遥感分类精度的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数和总体精度等。其中混淆矩阵法是最常用的评价方法之一，它将分类结果与真实情况对比，得出正确分类、错误分类和漏判、误判等情况的个数，从而计算出各项指标，如生产者精度、用户精度、整体精度等。Kappa系数是用来衡量分类结果与实际情况的一致性程度，它的取值范围在-1到1之间，越接近1表示分类结果越准确。总体精度是指分类结果中所有分类正确像元所占的比例，也是评价分类精度的重要指标之一。

粗集理论中的一些概念和方法可用来从数据库中发现分类规则,请详述其基本思想,何为上近视?何为下近视?

粗集理论是一种基于粗糙集合的不确定性处理方法，它可以用来从数据库中发现分类规则。其基本思想是将数据集分为若干个等价类，即相同属性值的数据被看作是等价的，然后利用等价类之间的相似性来进行分类。

在粗集理论中，定义了上近似集和下近似集的概念。

1. 上近似集：对于一个给定的属性集合U和一个决策属性D，对于数据集中的一个对象x，它的上近似集是指U中所有属性值与x相同，但是D的取值可能比x要更加普遍的所有对象所组成的集合。

2. 下近似集：对于一个给定的属性集合U和一个决策属性D，对于数据集中的一个对象x，它的下近似集是指U中所有属性值与x相同，但是D的取值可能比x要更加特殊的所有对象所组成的集合。

基于上近似集和下近似集的概念，可以利用粗集理论来进行分类规则的发现。具体方法如下：

1. 确定属性集合U和决策属性D。

2. 对数据集中的每一个对象，计算其上近似集和下近似集。

3. 对于每一个属性值，计算其重要性。

4. 根据属性重要性和上下近似集之间的差异，构建分类规则。

5. 对新的未知对象，根据分类规则进行分类。

其中，第三步中，属性重要性可以通过各种统计方法来计算，如信息熵、信息增益、基尼系数等。

总之，粗集理论是一种基于等价类和相似性的分类方法，可以用于从数据库中发现分类规则，其核心思想在于利用上近似集和下近似集的概念对数据进行划分和分类。