数据挖掘中的分类技术及其知识提取

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1、摘要随着计算机技术的发展，数据挖掘得到了日益广泛的应用，也推动数据挖掘的研究不断地向纵深方向发展。分类是数据挖掘的重要技术之一，本文着重讨论分类技术及其知识提取。本文分别对神经网络和决策树这两种分类技术进行了探讨。对于神经网络，本文先介绍神经网络的基本知识，然后讨论采用神经网络进行特征提取以对高维数据进行降维，并介绍将神经网络用于网球运动员体能分析的具体应用。随后作为本文的主要内容，重点讨论神经网络的知识提取。以往认为神经网络的价值主要在于通过对样本的学习，能够对未知样本进行分类工作。但实际上神经网络本身还蕴含了丰富而宝贵的知识，只不过因为这些知识以连接和权重的形式存在，不易于理解，

2、因而不能为人所用。本文介绍了两种典型的神经网络知识提取方法，用于从神经网络中提取出易于理解的规则，并采用经典的数据集对其中的一种方法进行验证，随后将这种方法应用于实际的银行信用卡资信评估，并得出了有意义的结论和建议。对于决策树.本文介绍了其基本思想和经典的ID3算法.随后作为本文的另一工作。介绍决策树的知识表达和提取，重点论述由作者提出的在决策树应用阶段引入决策树来表达挖掘结果，使其能够更好的体现挖掘结果的思想并给出了其具体应用实例。最后，本文介绍了知识发现系统RoboMine:中分类挖掘方法的具体设计和实现工作。关键词:数据挖掘神经网络知识提取决策树AbstractWithther

3、apiddevelopmentofcomputertechnologies,datamininghasbeenappliedmoreandmorewidelyincommercialandindustrialfields,whichdrivestheresearchofdataminingtogoaheadmoreandmorequickly.Thispaperfocusesontheclassificationtechnologyindatamining,andoneofitsmostimportantissue:extractingusefulknowledgefromthecl

4、assificationmodel.Inthispaper,twokindsofclassificationtechnologiesarediscussedrespectivelyandtheyareneuralnetworksanddecisiontrees.Withregardtoneuralnetworks,thepaperintroducesthebasicknowledgeaboutneuralnetworksandfeatureextractiontoreducethedimensionsofrawdatatoavoidthe'curseofdimensionality'

5、.Anexperimentwhichwasdesignedtoanalyzethephysiquestateoftennisathletesisalsopresented.Thenasthesubstanceofthisarticle,thepaperdiscussesthetechnologyofknowledgeextractionfromneuralnetworks.Weallknowthattheknowledgeofneuralnetworksisrepresentedatasubsymboliclevelintermsofconnectionsandweights.Thu

6、s,knowledgecapturedbyneuralnetworksisnottransparenttousersandcannotbeusedbythem.Thepapertriestoexplainthetechnologyaboutknowledgeextraction,andintroducestwokindsofextractionmethods,andatlast,addressesitsapplicationinthecreditevaluationofnewcreditcardcustomersandgivessomevaluablesuggestionsaccor

7、dingtotheresultofextraction.Concerningdecisiontrees,thepaperintroducestheclassicalID3algorithm,itsrealizationandapplicationintheRoboMinersystem.Asanothermainissue,thepaperdescribestheideaputforwardbyauthorthathowtopresenttheresult