智能代理驱动的聚类与多维概念挖掘：数据挖掘框架

"框架结构：使用智能代理的程序数据挖掘的聚类发现和多维概念-研究论文" 本文探讨了数据挖掘技术在当前信息化社会中的重要性，特别是在提取知识、发现未知信息以及支持战略决策方面的作用。它强调了数据挖掘技术需要以更易理解的方式为非领域专家提供服务，以促进更好的理解和决策制定。为了实现这一目标，研究提出了一种通用的框架，该框架利用智能代理根据用户配置文件来选择适当的数据挖掘技术。 首先，数据挖掘技术是处理海量电子数据的关键工具。随着信息技术的飞速发展，存储在各种电子格式中的数据量急剧增长。面对这样的挑战，如何有效地管理和挖掘这些数据以获取有价值的知识成为了当务之急。数据挖掘技术应运而生，它们能从大量信息中自动识别模式，揭示隐藏的关联，并为决策者提供洞察力。 本文中提到的智能代理是一种自主软件实体，能够代表用户执行任务，学习和适应用户的偏好。在数据挖掘环境中，智能代理能够分析用户配置文件，这是一种反映用户兴趣、需求和知识背景的个人化模型。通过这种方式，智能代理可以筛选出最适合用户的数据挖掘方法，确保所发现的知识与用户的需求相匹配。 其次，聚类发现是数据挖掘的一个关键任务，它涉及将数据集分成不同的群组或簇，使得同一群组内的数据点彼此相似，而不同群组间的数据点差异显著。聚类分析有助于揭示数据的自然结构，为决策者提供关于数据分布的直观理解。 此外，多维可视化在数据挖掘中也占据重要地位。由于数据往往具有多个特征或维度，传统的二维可视化方法可能不足以展示所有相关信息。多维可视化技术能够以更直观的方式呈现高维数据，帮助用户从不同角度探索数据，发现隐藏的模式和趋势。 最后，知识发现是数据挖掘的核心目标，旨在将原始数据转化为人类可理解的形式，促进决策过程。在这个过程中，数据预处理、模式识别和知识表示都是必不可少的步骤。通过智能代理和用户配置文件的结合，可以提高知识发现的效率和质量，确保发现的知识对非领域专家也具有实用性。 该研究提出的框架旨在通过智能代理的自动化选择和优化数据挖掘技术，以适应不同用户的需求，同时利用聚类发现和多维可视化技术提高知识发现的效率和可理解性。这不仅有助于提升数据挖掘的效果，还能为非领域专家提供更加友好且有效的决策支持工具。