可视化数据挖掘:新技术与应用

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"《可视化数据挖掘》论文,作者赵星,概述了国际上关于可视化数据挖掘的最新技术,并探讨了将计算机图像处理技术应用于该领域的可能性。本文关注的是如何通过可视化手段从大型多维数据库中挖掘知识,强调了可视化的三个主要优点:数据预处理的理解、挖掘过程中的模式发现以及结果的直观呈现。" 可视化数据挖掘是当前数据科学领域的一个重要研究热点,它涉及到如何将复杂的数据转化为易于理解的图形表示,以便从中发现隐藏的模式和知识。这篇由赵星等人撰写的论文首先总结了国际上近几年在可视化数据挖掘技术方面的发展,包括各种图形表示方法和工具,这些方法和工具旨在解决传统数据可视化技术在处理大规模多维数据时面临的挑战。 在数据预处理阶段,可视化技术能够帮助研究人员快速宏观地理解数据的分布和结构,比如通过散点图、柱状图、折线图等对数据进行初步分析,找出数据的异常值、趋势或聚类,这对于选择合适的挖掘策略和确定挖掘方向至关重要。这就像在陌生城市中找到地图,先整体把握方向,再根据具体信息进行定位。 在数据挖掘阶段,论文提出利用特定的可视化技术生成数据图形,使用户能够更直观地发现潜在的模式。例如,通过颜色编码、大小变化等方式,可以突出显示数据中的关联性和规律,甚至可能揭示出非可视化技术无法察觉的模式。这种方法特别适用于那些需要深度洞察和直觉的复杂分析任务。 最后,在结果表示阶段,可视化再次发挥关键作用,将挖掘出的模式以图形化的方式展示出来,使得非技术人员也能理解并利用这些发现。这种方式不仅提高了知识的可解释性,也有助于决策者快速做出基于数据的决策。 论文还提到了将计算机图像处理技术引入可视化数据挖掘的新思路。计算机图像处理技术通常涉及图像增强、分割、识别等,将其应用于数据挖掘,可能可以实现更高层次的抽象和更精细的模式识别,进一步提升数据挖掘的效率和准确性。 《可视化数据挖掘》这篇论文深入探讨了可视化在数据挖掘流程中的重要角色,不仅概述了现有技术,也展望了未来的发展趋势,为数据科学家提供了一种新的思考和实践方法。通过结合计算机图像处理技术,可视化数据挖掘有望在理解和挖掘大数据集的复杂性方面取得更大的突破。
2009-01-13 上传
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