数据挖掘技术深入解析：CHAMELEON算法与数据模型

"CHAMELEON算法是数据挖掘领域的一个重要算法，主要应用于构建稀疏图、图的划分以及最终的聚类。数据挖掘技术在现代信息技术中占据着核心地位，它涉及数据模型、数据仓库、数据挖掘概述等多个方面。本资料可能是一份来自北京邮电大学的数据挖掘PPT，由郑岩教授讲解。内容涵盖了数据模型的基本概念、组成要素、概念模型、常用数据模型，以及层次模型、网状模型和关系模型的详细介绍。此外，还涉及数据仓库的概述、实例以及数据挖掘的概述和技术。" 在数据模型部分，数据被定义为描述事物的符号记录，包括各种类型如数字、字符串等，并强调数据与其语义的不可分割性。数据库是一个长期储存于计算机中，按照特定数据模型组织、描述和储存，可供多个用户共享的大量数据集合。它具有减少冗余、提高数据独立性和易扩展性的特点。 数据库管理系统(DBMS)是管理和操纵数据库的关键工具，它允许用户通过DDL（数据定义语言）定义数据库中的数据对象，通过DML（数据操纵语言）进行数据的查询、插入、删除和修改。DBMS还负责数据库的运行管理，确保数据的安全性、完整性和并发访问，同时具备故障恢复的能力。 CHAMELEON算法是数据挖掘中的一个特殊算法，通常用于大规模数据集的聚类分析。该算法首先构建稀疏图，然后将图进行划分，接着合并这些分区，最后生成最终的聚类。这种方法特别适合处理高维数据和大规模数据，因为它能够有效地降低计算复杂度并保持聚类的质量。 在数据仓库领域，它是一个用于决策支持的集成化、非易变的、随时间不断增长的数据集合。数据仓库实例通常包括从不同源系统抽取、转换和加载(ETL)数据的过程，以便进行分析和报告。数据挖掘技术则是在数据仓库的基础上，利用各种方法如分类、关联规则、聚类、序列模式等，从海量数据中发现有价值的信息和知识。 这个PPT内容广泛，不仅涉及数据模型和数据库管理的基础理论，还包括了数据挖掘的实践算法，对于理解数据管理和分析的全貌有着重要的参考价值。