数据挖掘技术与算法论文

介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度 提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现 方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。本章，你将学习数据挖掘如何成为数据库技 术自然进化的一部分，为什么数据挖掘是重要的，以及如何定义数据挖掘。你将学习数据挖掘系统 的一般结构，并考察挖掘的数据种类，可以发现的数据类型，以及什么样的模式提供有用的知识。 除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题。 数据挖掘技术与算法是当前信息技术领域的一个重要分支，它涉及到从海量数据中发现有价值的知识和信息。《数据挖掘：概念与技术》一书由J. Han和M. Kamber撰写，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版，为读者提供了深入的数据挖掘理论与实践知识。 书中引入了数据挖掘的基本概念。数据挖掘是数据库技术的自然延伸，它旨在处理日益增长的数据库规模，从中提取出隐藏的、非显而易见的、有用的信息。这种技术的重要性在于，它能帮助决策者洞察业务趋势，预测未来事件，优化决策过程，甚至发现新的商业机会。数据挖掘不仅是对现有数据的简单分析，而是通过复杂的算法和方法，识别出数据背后的模式和关联。 接着，书中详细探讨了数据挖掘可以在哪些类型的数据集上进行。关系数据库是最常见的数据存储形式，它们由表格和关系组成，适用于数据挖掘的基础分析。数据仓库是为数据分析和决策支持设计的特殊数据库，通常包含了经过清洗和整合的历史数据，适合进行深度分析。事务数据库记录日常操作，如零售交易，它们能够揭示用户行为模式。而高级数据库系统和高级数据库应用则涵盖了更复杂的数据结构，如时空数据库、多维数据库等，为特定领域的数据挖掘提供了可能。 数据挖掘的功能多样，包括： 1. **概念/类描述**：这一功能侧重于概括数据的主要特征，找出数据的中心趋势和差异，以描绘数据集的整体特性。 2. **关联规则分析**：通过发现不同项目之间的频繁共现关系，如超市购物篮分析，揭示商品间的购买关联性。 3. **分类与预测**：利用监督学习方法，构建模型以对新数据进行分类或预测，如决策树、神经网络等。 4. **聚类分析**：无监督学习的一种，根据数据的相似性将数据点分组，形成自然的群体，有助于理解数据的内在结构。 5. **局外者分析（异常检测）**：识别数据集中与大多数样本显著不同的个别实例，这些异常点可能是潜在的问题或重要的发现。 书中还讨论了数据挖掘系统的结构，包括数据预处理、挖掘引擎、模式评估和知识表示等关键组件。同时，作者指出了构建可扩展且高效的未来数据挖掘工具所面临的技术挑战，如大数据处理、实时分析、隐私保护等。 数据挖掘技术与算法的研究旨在提高信息处理的效率和效果，通过揭示数据的深层结构和模式，为决策者提供有力的依据。随着数据量的爆炸式增长，数据挖掘的重要性只会继续增强，对于理解复杂的世界和推动科技进步具有不可忽视的作用。