数据挖掘与检索-MediaandCommunicationLab.PDF

数据挖掘与检索 电子信息与通信学院冯镔 fengbin@ 1 课程内容 数据挖掘的目的和意义 分类技术的基本原理 关联分析的基本概念和算法 聚类分析的基本概念和算法 结论和展望 2 教材 P-N. Tan, M.Steinbach and V.Kumar, Introduction to Data Mining, Wiley, 2005 T.Hastie, R.Tibshirani, and J.Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer-Verlag, 2001 3 考核 平时成绩 40% 期末考核 60% /UpLoadFile s/File/courses/data_mining/ 4 Chapter 1 Introduction What? The definition of data mining Why? The motivation of data mining How? Data mining functionality? Major issues in data mining Major data mining research topics 5 Valuable Data 6 什么是数据挖掘 数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量 数据中发现模型和数据间关系的过程，这 些模型和关系可以用来做出预测 数据挖掘(DM)，是数据库中知识发现 （Knowledge Discovery from Database， 简称KDD）不可缺少的一部分，它是从大 量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随 机的数据中，提取隐含在其中的，人们事 先不知道的，但又潜在的有用信息和知识 的过程 7 什么是数据挖掘 知识发现的过程 8 什么是数据挖掘 数据准备：熟悉相关的背景知识，搞清用 户需求 数据清洗（data clearing）：清除数据噪 声和与挖掘主题明显无关的数据 数据集成（data integration）：将来自多 数据源中的相关数据组合到一起 数据转换（data transformation）：将数 据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形 式 9 什么是数据挖掘 数据挖掘（data mining）