绪论 什么是数据挖掘 数据挖掘是再大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。(发现先前未知的有用模式,还可以预测未来观测结果) 并非所有的信息发现都视为数据挖掘,例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面,则是信息检索。尽管如此,人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索 ...
一些概念与定义 数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库 数据仓库 Web 其他信息存储库或动态地流入系统的数据。 数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。通常,数据仓库用称做数据立方体 data cube 的多维数据结构建模。 数据特征化 data characterization 是目标类数据的一般特性或特征的汇总。 数 ...
2019-09-10 23:16 0 400 推荐指数:
绪论 什么是数据挖掘 数据挖掘是再大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。(发现先前未知的有用模式,还可以预测未来观测结果) 并非所有的信息发现都视为数据挖掘,例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面,则是信息检索。尽管如此,人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索 ...
1.原始数据存在的几个问题:不一致;重复;含噪声;维度高。 2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。 3.数据挖掘中使用的数据的原则 应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性,这个选取过程应参考的原则是:尽可能赋予属性名和属性值明确 ...
四种主要的数据挖掘任务: 1、预测建模任务 分类:用于预测离散的目标变量 回归:用于预测连续的目标变量 2、关联分析 3、聚类分析 4、异常检测 主要的数据质量问题:存在噪声和离群点,数据遗漏、不一致或重复,数据有偏差,或者在别的方面,数据不代表描述所设 ...
2-1数据对象与属性类型 数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如,在销售数据库中,对象可以是顾客、商品或销售•,在医疗数据库中,对象可以是患者;在大学的数据库中,对象可以是学生、教授和课程。通常,数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。如果数据对象存放在数据库中 ...
Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for explor ...
前言: 由于自己是统计专业的,并且最近做的项目里边涉及到了数据挖掘的知识点,所以就抽出时间来总结一下数据挖掘的知识点,如有不当之处希望各位读者指正。 主要想讲一讲数据挖掘的概念以及关于数据的一些内容,相对来说,理论内容偏多,但加深对这些东西的认识会让你在做数据挖掘时更有目的性。 1.数据挖掘 ...
问题一: 你简历中上过的数据挖掘、机器学习等课程,是学校的研究生课程还是自己单独学习的;回答道:研究生课程有学习,自己单独私下也有学习 1、监督学习和无监督学习的区别?分类回归一般属于哪种?聚类属于哪种?请举例你知道的相关有监督学习和无监督学习算法 1:监督学习和无监督学习的区别 ...
1、定义目标 2、获取数据 3、数据探索 4、数据预处理(数据清洗-去掉脏数据、数据集成-集中、数据变换-规范化、数据规约-精简) 5、挖掘建模(分类、聚类、关联、预测) 6、模型评价与发布 ...