2018年NCICCNDA会议图像挖掘数据挖掘技术综述

《图像挖掘中的数据挖掘技术调查》是一篇收录在2018年第三十三届全国图像处理、计算、通信、网络与数据分析会议(NCICCNDA2018)中的论文，作者是Varsha N*，由AIJRPublisher出版。该文章属于开放存取资源，遵循Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)许可协议，允许在非商业用途下进行复制、分发、适应性和再生产，只要原作被正确引用。本书的国际标准书号(ISBN)为978-81-936820-0-5。 本文的核心主题集中在图像挖掘的数据挖掘技术上，即在大量的图像集合或数据库中，通过挖掘隐藏的、先前未知的模式来提取那些未显式呈现的信息。在现代信息技术日新月异的时代，随着大数据的增长，图像数据的处理和分析变得至关重要。图像挖掘不仅仅是寻找和提取图片中的明显特征，而是深入到海量数据中去发现潜在的规律和知识，这在诸如医学图像分析、安防监控、自动驾驶、电子商务等领域具有广泛的应用价值。 数据挖掘技术在这篇文章中被探讨了多种方法，包括但不限于聚类分析（如K-means、DBSCAN）、分类算法（如支持向量机、决策树）、关联规则学习（Apriori、FP-Growth）以及深度学习模型（如卷积神经网络、深度信念网络），这些方法在图像特征提取、目标识别、图像检索等方面发挥着关键作用。同时，文章可能还涵盖了图像预处理（如噪声去除、图像增强）、特征选择与降维、以及如何利用机器学习算法优化性能和避免过拟合等问题。 此外，作为一篇会议论文，它很可能提供了实际案例研究和实验结果，展示了数据挖掘技术在图像挖掘任务中的有效性，并与其他传统方法进行了比较。作者还可能对当前研究趋势、挑战和未来发展方向进行了讨论，比如处理高维稀疏数据、实时性需求、隐私保护等。 总结来说，这篇文章深入探讨了图像挖掘中的数据挖掘技术基础、应用策略、工具和技术，以及它们在解决实际问题中的作用，为研究人员、工程师和专业人士提供了宝贵的研究参考和实践指导。