数据挖掘：分类实现与电信应用深度解析

"《分类的实现-数据挖掘技术及应用》是一篇深入探讨数据挖掘理论与实践的指南，由南航李静教授提供理论基础，结合广东移动的实际案例，展示了数据挖掘在电信领域的重要性和应用。文章首先从数据挖掘的起源谈起，指出它是网络时代后的一个技术热点，背景在于信息时代的海量数据增长，而传统数据库系统无法自动揭示数据中的规律和知识。数据挖掘的目的是解决数据爆炸带来的知识贫乏问题，通过从数据库中挖掘出有价值的信息，预测未来趋势。 文章详细介绍了数据挖掘的各个环节，包括数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，数据挖掘的基本概念、特征和分类方法，如分类规则、决策树等数学公式表示。此外，还涵盖了数据挖掘在电信行业的具体应用，强调了数据挖掘工具的重要性，以及如何通过实例展示数据挖掘的实际操作。 为了确保模型的有效性，文中提到模型的训练和测试过程，即使用已标记的训练集构建分类模型，并通过独立的测试集验证模型的性能，如计算模型的正确率，防止过拟合现象。通过这种方式，数据挖掘能够帮助企业在面对信息过载、真实性甄别、安全保护和数据标准化等问题时，从数据中提取有价值的信息，提升决策效率和竞争力。 最后，文章列举了一些国际会议、期刊和课后研读的论文，供读者进一步深化理解和实践。《分类的实现-数据挖掘技术及应用》为读者提供了一个全面且实用的数据挖掘知识框架，适用于那些希望深入了解这一领域的专业人士。"