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一、知识发现与数据挖掘
二、决策树方法（分类方法）
三、聚类方法
四、关联分析方法;(1)80年在美国召开了第一届国际机器学习研讨会；
(2)89年8月于美国底特律市召开的第一届KDD国
际学术会议；
(3)95年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议；
(4)我国于87年召开了第一届全国机器学习研讨会。;知识发现（KDD）被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘（DM）被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。
KDD过程定义（Fayyad，Piatetsky-Shapiror，andSmyth1996）：
从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。
“模式”可以看成是知识的雏形，经过验证、完善后形成知识。;;若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。
一个相关规则的形式为：
A1∧A2…∧Ai→B1∧B2…∧Bj。
如果B1,B2,Bj出现，那么A1,A2,Ai一定出现，这表明A1,A2,Ai与B1,B2,Bj有某种关联;数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。
在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。
;对数据库中一类对象的内涵进行描述，以概括这个类的有关特征。概念描述是对数据库的整体信息有全面概括，从数据库中归纳抽象的信息。
类的内涵描述有两种：
（1）特征描述：对类中对象的共同特点进行描述
（2）辨别性描述：对两个或多个类之间的区别描述
产生辨别性描述的方法有：
(1)决策树方法：ID3，IBLE等
(2)神经网络方法
(3)遗传算法;数据库中的数据存在很多异常情况，从数据分析中发现这些异常情况也是很重要的，以引起人们对它更多的注意。
偏差检测的数据模式有极值点、断点、拐点、零点和边界等不同的偏差对象。;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;条件熵：H（U/V）=-∑P(vj)∑P(ui/vj)logP(ui/vj);第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;;;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;??八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;第八章数据挖掘;谢谢聆听！
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