数据挖掘期末考试重点:名词解释解析
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"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。
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