数据库知识发现与数据挖掘:史忠植解读
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更新于2024-08-01
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"知识发现和数据挖掘--史忠植"
史忠植教授的这本书"知识发现和数据挖掘"在中国大陆享有盛誉,它深入探讨了如何从海量数据中挖掘有价值的知识。知识发现是一个涵盖多领域的广阔主题,涉及经济、工业、农业、军事和社会等多个方面。在这一过程中,数据的形式多种多样,包括数字、符号、图形、图像和声音等,并且数据的组织结构可以是结构化、半结构化或非结构化的。
数据库知识发现,特别是针对关系型数据库的知识发现(KDD),是一个活跃的研究领域。KDD被定义为从数据中识别出有用模式的过程,这些模式应当是新颖的、有效的,并且易于理解。尽管不同的研究领域可能有不同的术语来描述这个过程,如数据挖掘、信息抽取、智能数据分析等,但它们的核心目标是一致的,即从数据中提取有价值的信息。
知识发现的任务主要包括几个关键步骤。首先,数据总结是通过计算统计值、绘制图表等方式对原始数据进行概括。其次,分类是依据预定义的模型将数据分组,通常需要有标注的训练数据。接着,聚类是一种无监督学习方法,用于根据数据特性自然地划分数据集。相关性分析则是为了揭示特征间的依赖关系,其中关联规则是一种重要的分析手段,用来发现项集之间的频繁模式。
此外,书中还可能涵盖了异常检测、概念漂移、预测建模以及可视化技术等内容。这些工具和技术的目的是为了从复杂的数据库中提取出隐藏的、潜在有用的知识,帮助决策者做出明智的判断和预测。知识发现不仅有助于提升业务效率,也是推动科技进步和创新的关键驱动力。通过对大数据的深入分析,可以发现新的趋势、模式和洞察,为企业和科学研究带来深远的影响。
2021-09-22 上传
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samXiao2003
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