第4章 数据挖掘原语,语言和系统结构.ppt

第4章:数据挖掘原语,语言和系统结构 数据挖掘原语: 定义数据挖掘任务 一种数据挖掘查询语言 根据数据挖掘查询语言设计图形用户界面 数据挖掘系统的结构 一种数据挖掘查询语言 (DMQL) 必要性 数据挖掘查询语言提供了支持交互式数据挖掘的功能 提供了象SQL一样的标准语言 期望达到象SQL在关系数据库中的效果 奠定了系统开发和环境开发的基础 促进了信息交换和技术交换，商业化和被广泛接受 设计 可以基于前面介绍的数据挖掘原语来设计 DMQL DMQL 的语法 语法详述： 任务相关数据说明的语法 指定挖掘知识类型的语法 概念分层说明的语法 兴趣度度量说明的语法 模式表示和可视化说明的语法 汇集 — 一个 DMQL 查询的例子 任务相关数据说明语法的详述 use database database_name, or use data warehouse data_warehouse_name from relation(s)/cube(s)?[where condition] in relevance to att_or_dim_list order by order_list group by grouping_list having condition 相关数据的详述 指定挖掘知识类型的语法 特征化 Mine_Knowledge_Specification? ::=  mine characteristics [as pattern_name]  analyze measure(s) 区 分 Mine_Knowledge_Specification? ::=  mine comparison [as pattern_name]  for target_class?where target_condition?  {versus contrast_class_i?where contrast_condition_i}?  analyze measure(s) 关 联 Mine_Knowledge_Specification? ::=  mine associations [as pattern_name] 指定挖掘知识类型的语法(续.) 分 类 Mine_Knowledge_Specification? ::=  mine classification [as pattern_name]  analyze classifying_attribute_or_dimension 预 测 Mine_Knowledge_Specification? ::= mine prediction [as pattern_name] analyze prediction_attribute_or_dimension {set {attribute_or_dimension_i= value_i}} 概念分层说明的语法 用户可以用如下语句指出要使用哪个概念分层 use hierarchy hierarchy?for attribute_or_dimension 使用不同的语法来定义不同类型的概念分层： 模式分层 define hierarchy time_hierarchy on date as [date,month quarter,year] 集合分组分层 define hierarchy age_hierarchy for age on customer as level1: {young, middle_aged, senior} level0: all level2: {20, ..., 39} level1: young level2: {40, ..., 59} level1: middle_aged level2: {60, ..., 89} level1: senior 概念分层说明的语法 (续.) 操作导出分层 define hierarchy age_hierarchy for age on customer as {age_category(1), ..., age_category(5)} := cluster(default, age, 5) all(age) 基于规则的分层 define hierarchy profit_margin_hierarchy on item as level_1: low_profit_margin level_0: all if (price - cost) $50 level_1: medium-pr