[PDF]数据挖掘技术介绍.pdf

数据挖掘技术 林源洪 集美大学理学院 （School of Sciences，Jimei University ） 1 第一章 引言 1 什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的 需要是发明之母。数据挖掘之所以引起信息产业界的极大关注， 其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数 据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛地用于各种 应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索。 所以，数据挖掘是信息技术自然演化的结果，因而是重要的。 2 什么是数据挖掘 简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。从广 义上来说，数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的 大量数据中挖掘有趣知识的过程。基于这种观点，典型的数据挖掘系 统具有以下主要成分： 1）数据库、数据仓库或其他信息库 2 ）数据库或数据仓库服务器 3 ）知识库 4 ）数据挖掘引擎（用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变与 偏差分析） 5 ）模式评估模块 6 ）图形用户界面 2 3 在何种数据上进行数据挖掘 原则上讲，数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。它包括 以下几个方面： 1）关系数据库 2 ）数据仓库 3 ）事务数据库 4 ）高级数据库系统 5 ）展开文件和WWW 4 数据挖掘功能可以挖掘什么类型的模式 数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖 掘任务一般可以分为两类：描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库 中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，并加以 预测。通常我们把它们分为以下几个类型： 1）概念/类描述：特征化和区分（Characterization and Discrimination ） 2 ）关联分析（Association Analysis ） 3 ）分类和预测（Classification and Predict ） 4 ）聚类分析（Clustering Analysis ） 5 ）孤立点分析（Outlier Analysis ） 6 ）演变分析（Evolution Analysis ） 5 所有模式都是有趣的吗 答案显然是否定的。实际上，对于给定的用户，在可能产生的模 式中，只有一小部分是他感兴趣的。这就对数据挖掘系统提出了一系 3 列的问题。你可能会想：“什么样的模式是有趣的？数据挖掘系统能 够产生所有有趣的模式吗？数据挖掘系统能够仅产生有趣的模式 吗？” 模式是有趣的，通常它含以下几点：（1）它易于被人理解；（2 ） 在某种程度上，对于新的或测试数据是有效的；（3 ）是潜在有用的； （4 ）是新颖的。这样就存在一些模式兴趣度的客观度量。这些度量 基于所发现模式的结构和关于它们的统计。 第二个问题涉及数据挖掘算法的完全性。期望数据挖掘系统产生 所有可能的模式是不现实和低效的。实际上，应当根据用户提供的限 制和兴趣度对有哪些信誉好的足球投注网站聚焦。 第三个问题是数据挖掘的优化问题。对于数据挖掘系统，仅产生 有趣的模式是非常期望的。这对于用户和数据挖掘系统是非常有效 的，因为这样就不需要有哪些信誉好的足球投注网站所产生的模式，以便识别真正有趣的模式。 在这方面目前已经有了进展，然而，在数据挖掘中，这种优化仍然是 个挑战。 6 数据挖掘系统的分类 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系 统、统计学、机器学习不、可视化和信息科学。根据不同的标准，数 据挖掘系统可以分类如下： 1）根据挖掘的数据库类型分类(不同标准如数据模型、涉及应用类型) 2 ）根据挖掘的知识类型分类（不同功能如特征化、区分、关联等） 3 ）根据所用的技术分类（如机器学习、统计学、可视化、模式识别） 4 4 ）根据应用分类（如金融、电信、股票市场、DNA 、e-mail 等） 7 数据挖掘的主要问题 1）挖掘方法和用户交互问题 a ．在数据库中挖掘不同类型的知识 b ．多个抽象层的交互知识挖掘 c ．结合