数据挖掘常用技术_主要方法及其应用

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1、第13卷第4期祈挂职业大学学报V61.13No.4U咫心比OFXIN几仙佑叭义认刀口心比朋呱VERSnY.加仍年12月刃卫b二加仍、数据挖掘常用技术主要方法及其应用杨萍,(阿克苏职业技术学院新获阿克苏斜3(X力、、,、,:主要方法实摘要本丈简要论述了数据库技术及数据挖掘的常用技术际应用分析了数据抢掘技术的层次方法并重点介、、,。绍了当前常用的分类关联规则粗糙集方法等数据挖掘方法并指出了当前数据挖撅技术的发展趁势及方向:;;关健词数据挖掘类粗粗集法关联规则二.:中圈分类号勺陀衬+4文献标识码A文章绷号:l仪珍一望洲9《2以乃)以一01U7一以ThereClu1OI吸罗皿dNleth以如

2、of刃妞tM勿枷IgandTI比扮AP才ca廿ousYANGPing“巴,“(川治八乔响耐口以2玩匆滋娜心侧纯川泊叉‘如肠咭斜加印):r垃和山t曰日t扭.日d心r,山日atA加由,dn血脚碑i~此ec如d叨此抽dS试山面址飞aP两州皿血d业it助间户,此击玉化过如山田d此d口面试山场画而卫唱记司e印ec击yin加记uC吨此山幽如吧司份,如.心。田记~m朋币吃此山闭.At汕叻tr曰.】朗tit即i血OUtthaxl山日山m币叨试此P双,曰吐d咖画云咫tec玩d~叨:a,,1扣,K叮W加dsD扭猫址昭Clasa击。币on而心反地ng泊etld九”阅i西叨RIJles,。随着数据库技术的不

3、断发展和数据库管理系现含义相同表示成kddldm它是一个反复的过,,:、统的广泛应用数据库中存储的数据量也在急剧增程通常包含多个相互联系的步骤预处理提出假,、、、、大在这些海量数据的背后隐藏了很多具有决策意设选取算法提取规则评价和解释结果将模式。,,。义的信息但是现今数据库的大多数应用仍然停构成知识最后是应用实际上人们往往不严格区、,,留在查询检索阶段数据库中隐藏的丰富的知识分数据挖掘和数据库中的知识发现把两者混淆使,。,远远没有得到充分的发掘和利用面对浩渺无际的用一般在科研领域中称为kdd而在工程领域则,、。数据人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精去称为数据挖掘。、伪存真的技术从数据

4、库中发现知识(kdd)及其核二数据挖掘中的常用技术。D心技术数据采掘(dm)便应运而生了M称为目前市面数据挖掘应用方面有着种类繁多的,,—:从数据库中发现知识是为了解决数据海量特性而商品工具和软件大致可以归纳为下列主要类型,.:扩展的一个新的数据挖掘的研究分支是指从数据1传统主观导向系统这是针对专业领域应用、。库中提取隐含的用户感兴趣的空间或非空间的模的系统如基于技术分析方法对金融市场进行分[lJ。。式和普遍特征的过程析采用的方法从简单的走向分析直到基于高深、。一数据挖掘数学基础的分形理论和谱分析这种技术需要有,,,.改suPe民所谓数据挖掘就是从大量的数据中抽取隐含经验模型为前提如

5、美国的毗姗恤t8y、以前未知的、。的具有潜在应用价值的规律性内容等.、,。2:的过程解决数据的应用质量问题数据挖掘是传统统计分析这类技术包括相关分析回。。,kdd最核心的部分数据挖掘与传统分析工具不同归分析及因子分析等一般先由用户提供假设再,。的是数据挖掘使用的是基于发现的方法运用模式由系统利用数据进行验证缺点是需经培训后才匹配和其它算法决定数据之间的重要联系。,,能使用同时在数据探索过程中用户需要重复进,,ss。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知行一系列操作如美国的saps等.。3:神经元识的好坏目前大多数的研究都集中在数据挖掘神经元网络(n)技术网络技术是属,,。于软计算(的

6、丘以旧甲u山堪)领域内一种重要方法它是算法和应用上有的学者认为数据开采和知识发收稿日期:2以万一6一3:杨萍(一,,,:。作者简介1肠8)女阿克苏职业技术学院讲师主要研究方向计算机软件107新班职业大学学报么刀5.8:,多年来科研人员进行人脑神经学习机能模拟的成非线性回归方法这种方法的基础是在预,。,果已成功地应用于各工业部门在dm(k田)的应定的函数的基础上寻找目标度盘对其它多种变量,。用方面当需要复杂或不精确数据中导出概念和确的依赖关系这种方法在金融市场或医疗诊断的,。,。定走向比较困难时利用神经网络技术特别有效应用场合比较好的提供可信赖的结果上面所说经过训练后的二可以想像具有某

7、种专门知识的的dm中的数据是指数据库中表格形式中的记录和“”,。,sc。专家因此可以像人一样从经验中学习n有多条目这种数据称作结构型数据(如如司山妞)但,,Con种结构但最常用的是多层饰(加kpro钾,石)模在一个企业中还有一类像文本和网页形式的数。,C。型它已广泛地应用于各种面(kd)工具和软件据称作非结构型数据(哪如加政油血)它来自不。,、,中n技术也已广泛地做为一种方法嵌人各种dm同的信息源如文本图像影视和音响等而文本是。。,成套软件中其缺点是用它来