[信息与通信]Ch1_2010.pdf

数据挖掘与检索 电子与信息工程系 国家防伪工程技术研究中心 生物特征识别防伪技术实验室 尤 新 革 you1231cncn@ youxg@ 1 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 1 教材 数据挖掘导论 Pang-NingTan 等著 范明、范宏建 译 人民邮电出版社 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 2 第一章 绪论 为什么需要“数据挖掘” 什么是“数据挖掘” “数据挖掘”功能 “数据挖掘”系统 “数据挖掘”应用 “数据挖掘”研究重点 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 3 为什么需要数据挖掘 数据收集和数据存储技术的快速进步使得 各组织机构可以积累海量数据 美国政府部门的一个典型数据库每天要接收约 5TB数据量。 美国宇航局每天从卫星下载的数据量达3～ 4TB 。 网络的普及与发展使得信息的交换与获取更加 方便高效。 “信息爆炸” “数据过剩” 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 4 数据仅仅是人们用各种工具和手段观察外 部世界所得到的原始材料，本身没有任何 意义。 从数据到知识到智慧，需要经过分析、加 工、处理和精炼的过程。 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 5 当数据量极度增长时，迫切需要由计算机 及信息技术来帮助从中提取有用的信息和 知识。 丰富的数据, 贫乏的知识。 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 6 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 7 第一章 绪论 为什么需要“数据挖掘” 什么是“数据挖掘” “数据挖掘”功能 “数据挖掘”系统 “数据挖掘”应用 “数据挖掘”研究重点 2010年9月22 日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques 8 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