数据挖掘入门:概念、技术与预处理
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更新于2024-10-13
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"数据挖掘_-_概念与技术.pdf"
本文档主要介绍了数据挖掘的基本概念和技术,由韩家炜和M. Kamber合著,出版于Morgan Kaufmann出版社。书中涵盖了一系列关于数据挖掘的重要主题,包括数据挖掘的定义、应用领域、可挖掘的模式类型以及数据挖掘过程中的关键问题。
首先,作者解释了数据挖掘的激发因素及其重要性,强调其在大数据分析和决策支持中的作用。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值、可理解、新颖和实用的模式的过程。它可以在不同类型的数据集上进行,如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。
数据挖掘的功能包括多种模式的发现,如概念/类描述,用于描述数据集的主要特征和差异;关联分析,寻找项集之间的频繁模式;分类和预测,构建模型以预测未来事件或分类未知数据;聚类分析,将数据自动分组到相似的类别中;局外者分析,识别与大多数数据点显著不同的异常值;以及演变分析,研究数据随时间的变化规律。
书中还讨论了并非所有模式都具有同样的价值,需要对挖掘出的模式进行有趣性评估。数据挖掘系统的分类涉及多种技术,如统计方法、机器学习算法和人工智能技术。数据挖掘面临的主要问题包括数据质量、数据规模、处理效率、模式解释和有效利用等。
接下来,文档深入探讨了数据仓库和在线分析处理(OLAP)技术。数据仓库是为决策支持设计的集成、非易失性的历史数据集合。与操作数据库不同,数据仓库提供了多维视图,便于分析。多维数据模型如星形、雪花和事实星座被用来表示数据,便于执行OLAP操作,如钻取、切片、切块和旋转。数据仓库系统通常采用三层结构,包括前端工具、OLAP服务器和数据存储层。
数据预处理是数据挖掘的关键步骤,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约,以提高数据质量和挖掘效果。预处理阶段解决的问题有不一致性、缺失值、噪声和异常值等,确保后续的数据挖掘过程基于准确和有意义的数据。
这本书提供了一个全面的框架,介绍数据挖掘的概念、技术以及它们在数据仓库和OLAP环境中的应用,对于理解和实践数据挖掘有着重要的指导价值。通过学习这些内容,读者能够更好地理解数据挖掘的全貌,掌握数据预处理技术,并能够在实际项目中有效地应用数据挖掘方法。
2020-04-25 上传
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