数据挖掘CHAPTER10数据挖掘应用和发展趋势.doc

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1、第十章数据挖掘的应用和发展趋势"有哪些突出的例子能够说明数据挖掘在科学和商业领域中的应用?数据挖掘未來向何处去?”在阅读了本书的前面一些章节后,这些问题可能是大家最为关心的。在这最后一章中,我们将讨论一下数据挖掘的应用,并对购买数据挖掘软件系统应注意的问题给出一些建议。另外介绍一下数据挖掘中的英他一些主题,如视频和音频挖掘,数据挖掘的统计方法,数据挖掘的理论基础,以及通过引入数据挖掘技术支持智能杳询应答等°数据挖掘的的社会影响和未来趋势也在本章讨论之中n10.[据挖掘的应用在本书的前面章节中,我们主要讨论了对关系数据,数据仓库,和复杂数据类型(包

2、括空间数据,多媒体数据,吋序数据,文本数据,和Web数据)的挖掘原理和方法。山于数据挖掘是一门具有广泛应用的新兴学科,数据挖掘的般原理与针对特定应用领域需要的有效数据挖掘工具Zlfi],还存在不小的距离。本节我们分析几个应用领域,讨论如何为这些应用定制专门的数据挖掘工具。10.1.1针对生物医学和DNA数据分析的数据挖掘在过去的十年里,生物医学研究有了迅猛的发展,从新药物的开发和癌症治疗的突破,到通过大规模序列模式和基因功能的发现,进行人类基因的识别与研究。山于目前生物医学的大最研究都集中在DNA数据的分析上,这里我们重点研究此应用的情况。近期D

3、NA分析的研究成果已经导致了对许多疾病和残疾的基因成因的发现,以及对疾病的诊断,预防,和治疗的新药物、新方法的发现。基因研究中的一个重耍关注点是DNA序列的研究,因为这种序列构成了所有活的生物体的基因代码的基础。所有的DNA序列山四个基本的构块(称为核廿)纽成:腺嚟吟(A),胞核『密噪(C),鸟嚟吟(G),胸腺唏呢(T)。这四个核昔组合构成很长的序列或链,类似一个双绞旋梯。人类有约100,000个基因。一•个基因通常山成百个核甘按一定次序纽•织而成。核甘按不同的次序和序列可以形成不同的基因,儿『是不计其数°具有挑战性的问题是从中找出导致各种疾病的

4、特定基因序列模式。山于在数据挖掘中己经有许多有意思的序列模式分析和相似检索技术,因此数据挖掘成为DNA分析中的强有力工具,并在以下方面对DNA分析起着不小的贡献:异构、分布基因数据库的语义集成:山于广泛多样的DNA数据高度分布、无控地生成与使用,对这种异构和广泛分布的基因数据库的语义集成就成为一项重要任务,以便于对DNA数据库进行系统而协同的分析。这促进了集成式数据仓库和分布式联邦数据库的开发,用于存储和管理原始的和导出的基因数据。数据挖掘屮的数据淸洗和数据集成方法将有助于基因数据集成和用于基因数据分析的数据仓库的构造。DNA序列间相似搜索和比较

5、:我们己经研究过时序数据挖掘中的相似搜索方法。在基因分析中一个瑕为重耍的搜索问题是DNA序列中的相似搜索和比较。对分别来自带病和健康纽织的基因序列,进行比较以识别两类基因间的主要差异。做法可以是首先从两类基因中检索出基因序列,然后找出并比较每一类中频繁出现的模式。通帘,在带病样本中出现频度超出健康样本的序列,可以认为是导致疾病的基因因素;另一方面,在健康样本中出现频度超出带病样本的序列,可以认为是抗疾病的因素。注意,虽然基因分析需耍相似搜索,但这里所需要的技术与时序数据中使用的方法截然不同。例如,数据变换的方法如伸缩,规范化,和窗口缝合等,这些是

6、在时序数据分析中经常用到的方法,对基因数据而言是无效的,因为基I大I数据是非数字的,其内部的不同种类核甘间的精确交叉起着重要的功能角色。另一方面,频繁序列模式的分析在基因序列相似与非相似分析中非常重要。关联分析:同时出现的基因序列的识别:目前,许多研究关注的是一个基因与另一•个基因的比较。然而,大部分疾病不是山总一基因引起的,而是山基因纽合起来共同起作用的结果。关联分析方法可用于帮助确定在FI标样本中同时出现的基因种类。此类分析将有助于发现基因纽和对基因间的交叉与联系的研究。路径分析(pathanalysis):发现在疾病不同阶段的致因基因:引起

7、一种疾病的基因可能不止一个,不过不同基因可能在疾病的不同阶段起着作用。如果能找到疾病发展的不同阶段遗传因索序列,就有可能开发针对疾病不同阶段的治疗药物,从而取得更为有效的治疗效果。在遗传研究中路径分析会起到重要的作用。可视化工具和遗传数据分析:基因的复杂结构和序列模式通常可以山各种可视化工具以图,树,方体(cubiods),和链的形式展现。这种可视化的结构和模式方便了模式理解,知识发现,和数据交互。可视化因此在生物医学的数据挖掘中起着重要的作用。10.1.2针对金融数据分析的数据挖掘大部分银行和金融机构都提供丰富多样的储蓄服务(如支栗,存款,和商

8、业及个人用户交易),信用服务(如交易,抵押,和汽车贷款),和投资服务(如共有基金(mutuidfunds))o有些还提供保险服务和股栗投

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1、第十章数据挖掘的应用和发展趋势"有哪些突出的例子能够说明数据挖掘在科学和商业领域中的应用?数据挖掘未來向何处去?”在阅读了本书的前面一些章节后,这些问题可能是大家最为关心的。在这最后一章中,我们将讨论一下数据挖掘的应用,并对购买数据挖掘软件系统应注意的问题给出一些建议。另外介绍一下数据挖掘中的英他一些主题,如视频和音频挖掘,数据挖掘的统计方法,数据挖掘的理论基础,以及通过引入数据挖掘技术支持智能杳询应答等°数据挖掘的的社会影响和未来趋势也在本章讨论之中n10.[据挖掘的应用在本书的前面章节中,我们主要讨论了对关系数据,数据仓库,和复杂数据类型(包

2、括空间数据,多媒体数据,吋序数据,文本数据,和Web数据)的挖掘原理和方法。山于数据挖掘是一门具有广泛应用的新兴学科,数据挖掘的般原理与针对特定应用领域需要的有效数据挖掘工具Zlfi],还存在不小的距离。本节我们分析几个应用领域,讨论如何为这些应用定制专门的数据挖掘工具。10.1.1针对生物医学和DNA数据分析的数据挖掘在过去的十年里,生物医学研究有了迅猛的发展,从新药物的开发和癌症治疗的突破,到通过大规模序列模式和基因功能的发现,进行人类基因的识别与研究。山于目前生物医学的大最研究都集中在DNA数据的分析上,这里我们重点研究此应用的情况。近期D

3、NA分析的研究成果已经导致了对许多疾病和残疾的基因成因的发现,以及对疾病的诊断,预防,和治疗的新药物、新方法的发现。基因研究中的一个重耍关注点是DNA序列的研究,因为这种序列构成了所有活的生物体的基因代码的基础。所有的DNA序列山四个基本的构块(称为核廿)纽成:腺嚟吟(A),胞核『密噪(C),鸟嚟吟(G),胸腺唏呢(T)。这四个核昔组合构成很长的序列或链,类似一个双绞旋梯。人类有约100,000个基因。一•个基因通常山成百个核甘按一定次序纽•织而成。核甘按不同的次序和序列可以形成不同的基因,儿『是不计其数°具有挑战性的问题是从中找出导致各种疾病的

4、特定基因序列模式。山于在数据挖掘中己经有许多有意思的序列模式分析和相似检索技术,因此数据挖掘成为DNA分析中的强有力工具,并在以下方面对DNA分析起着不小的贡献:异构、分布基因数据库的语义集成:山于广泛多样的DNA数据高度分布、无控地生成与使用,对这种异构和广泛分布的基因数据库的语义集成就成为一项重要任务,以便于对DNA数据库进行系统而协同的分析。这促进了集成式数据仓库和分布式联邦数据库的开发,用于存储和管理原始的和导出的基因数据。数据挖掘屮的数据淸洗和数据集成方法将有助于基因数据集成和用于基因数据分析的数据仓库的构造。DNA序列间相似搜索和比较

5、:我们己经研究过时序数据挖掘中的相似搜索方法。在基因分析中一个瑕为重耍的搜索问题是DNA序列中的相似搜索和比较。对分别来自带病和健康纽织的基因序列,进行比较以识别两类基因间的主要差异。做法可以是首先从两类基因中检索出基因序列,然后找出并比较每一类中频繁出现的模式。通帘,在带病样本中出现频度超出健康样本的序列,可以认为是导致疾病的基因因素;另一方面,在健康样本中出现频度超出带病样本的序列,可以认为是抗疾病的因素。注意,虽然基因分析需耍相似搜索,但这里所需要的技术与时序数据中使用的方法截然不同。例如,数据变换的方法如伸缩,规范化,和窗口缝合等,这些是

6、在时序数据分析中经常用到的方法,对基因数据而言是无效的,因为基I大I数据是非数字的,其内部的不同种类核甘间的精确交叉起着重要的功能角色。另一方面,频繁序列模式的分析在基因序列相似与非相似分析中非常重要。关联分析:同时出现的基因序列的识别:目前,许多研究关注的是一个基因与另一•个基因的比较。然而,大部分疾病不是山总一基因引起的,而是山基因纽合起来共同起作用的结果。关联分析方法可用于帮助确定在FI标样本中同时出现的基因种类。此类分析将有助于发现基因纽和对基因间的交叉与联系的研究。路径分析(pathanalysis):发现在疾病不同阶段的致因基因:引起

7、一种疾病的基因可能不止一个,不过不同基因可能在疾病的不同阶段起着作用。如果能找到疾病发展的不同阶段遗传因索序列,就有可能开发针对疾病不同阶段的治疗药物,从而取得更为有效的治疗效果。在遗传研究中路径分析会起到重要的作用。可视化工具和遗传数据分析:基因的复杂结构和序列模式通常可以山各种可视化工具以图,树,方体(cubiods),和链的形式展现。这种可视化的结构和模式方便了模式理解,知识发现,和数据交互。可视化因此在生物医学的数据挖掘中起着重要的作用。10.1.2针对金融数据分析的数据挖掘大部分银行和金融机构都提供丰富多样的储蓄服务(如支栗,存款,和商

8、业及个人用户交易),信用服务(如交易,抵押,和汽车贷款),和投资服务(如共有基金(mutuidfunds))o有些还提供保险服务和股栗投

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