海南大学数据挖掘课程笔记：知识发现与技术演化

"海南大学数据挖掘入土笔记.pdf" 数据挖掘是计算机科学领域的一个关键分支，专注于在海量数据中寻找有价值的、潜在有用的信息，并将其转化为可理解的模式和规则。在海南大学软件工程专业的数据挖掘课程中，学生们通过学习杨老师的PPT资料，了解这一领域的核心概念和技术。 一、数据挖掘的定义 数据挖掘是指在大型数据库中运用特定算法和方法自动发现隐藏模式的过程。这些模式可以是关系、规则、聚类、分类或其他形式的知识。举例来说，数据挖掘可以用来拟合一个函数y=f(x)，给定输入x就能预测输出y；或者对一个点集合(x, y)进行分类，如区分猫和狗的数据。 二、数据挖掘技术的发展与应用 数据挖掘起源于知识发现（KDD），它是KDD框架的重要组成部分，尤其是在互联网环境中，如推荐系统，根据用户的购买历史和行为习惯进行个性化推荐。数据挖掘融合了多个学科的理论，包括数据库管理、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化以及空间数据分析等。作为21世纪初期的十大新兴技术之一，数据挖掘对现代社会产生了深远影响。 三、知识发现的过程 1. 数据清洗：这是数据预处理的关键步骤，旨在修正错误、消除冗余和填补缺失值，确保数据质量。 2. 数据集成：将来自不同源、格式各异的数据融合，形成一个统一的数据视图。 3. 数据选择：根据分析目标，从整体数据集中选取相关部分。 4. 数据转换：将原始数据转换为适合挖掘的格式，如规范化、归一化或特征提取。 5. 数据挖掘：应用各种挖掘算法，如关联规则学习、聚类、分类、回归等，找出隐藏模式。 6. 模式评估：评估发现模式的有用性、新颖性和稳定性，确定其价值。 7. 知识表现：将挖掘出的模式以人可理解的方式呈现，如图表、报告或规则。 通过对这些步骤的理解，学生能够掌握如何从数据中提取知识，并将其应用到实际问题解决中，例如市场预测、客户细分、医疗诊断等领域。数据挖掘不仅是软件工程专业的重要组成部分，也是大数据时代背景下，推动科技进步和决策支持的关键工具。