数据挖掘期末考试重点：名词解释解析

"数据挖掘期末题.docx包含了关于数据挖掘及相关概念的名词解释，涵盖了数据仓库、聚类、数据挖掘、人工神经网络、文本挖掘、OLAP、概念描述以及信息熵等多个知识点。" 数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，旨在从海量数据中发现有价值的信息和知识。数据仓库作为数据挖掘的基础，是一个专门为决策支持设计的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。它的特点包括面向主题（即围绕特定业务领域组织数据）、数据的集成性（来自多个源的数据经过整合）、稳定性（数据一旦进入仓库就很少改动）和时变性（随着时间变化更新数据）。 聚类是数据挖掘中的基本技术，它通过衡量对象间的相似性，将数据分组到不同的类别中，使得同一类别内的对象相似度高，不同类别间的对象差异大。这种无监督学习方法有助于发现数据的内在结构和模式。 数据挖掘本身是运用各种算法和技术，从大量数据中提取隐藏的、有意义的信息，如模式、关联和趋势。它结合了人工智能、机器学习、模式识别、统计学等领域的理论，目的是辅助决策，减少不确定性和风险。 人工神经网络（ANN）是受生物神经网络启发的计算模型，由大量神经元组成，可以进行复杂的计算和学习。神经网络能够适应外部信息，调整内部连接权重，从而实现对输入输出之间复杂关系的建模。 文本挖掘是利用自然语言处理技术从文本中抽取出有价值的信息。它包括文本分类、聚类、实体识别、情感分析等一系列方法，目标是将非结构化的文本转化为结构化数据，为决策提供依据。 OLAP（在线分析处理）是商务智能系统的核心组件，它支持用户多角度、多层次地分析数据，进行数据切片、切块、钻取等操作，以帮助决策者快速理解复杂数据集。 概念描述是数据挖掘中的一个重要任务，它要求对数据集给出简洁明了的特征概括。比较则是通过对两个或多个数据集进行对比，揭示它们之间的异同，有助于深入理解数据的特性。 信息熵是信息论中的概念，表示一个信息源的不确定性。在数据挖掘中，信息熵常被用来衡量数据的纯度或信息的混乱程度，是评估分类或聚类效果的重要指标。 这些概念构成了数据挖掘学科的基础，对于理解和实践数据驱动的决策至关重要。通过深入学习和掌握这些知识，学生可以更好地应对数据挖掘期末考试，并在未来的工作中有效地利用数据来驱动业务洞察和决策。