原文:數據挖掘(DM)基本概念

問題:數據總量爆炸式增加,如何從中提取真正有價值的信息,產生了新的領域 DM 。幾個名詞: Data Mining:數據挖掘 Knowledge Discovery:知識發現 Machine Learning:機器學習 機器學習是數據挖掘的一個重要工具 Knowledge Discovery in Database:KDD 數據挖掘的主要功能: 概化:歸納 總結和對比數據的特性,將數據特征化或區分 ...

2020-10-10 09:46 0 539 推薦指數:

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數據挖掘之關聯分析一(基本概念

許多商業企業運營中的大量數據,通常稱為購物籃事務(market basket transaction)。表中每一行對應一個事務,包含一個唯一標識TID。 利用關聯分析的方法可以發現聯系如關聯規則或頻繁項集。 關聯分析需要處理的關鍵問題: 從大型事務數據集中發現模式可能在計算上要付出很高 ...

Wed Aug 19 05:05:00 CST 2015 0 21064
數據倉庫與數據挖掘的一些基本概念

下面內容摘自互聯網並作了整理。 名詞: BI(Business Intelligence):商業智能, DW(Data Warehouse):數據倉庫,詳見正文Q1部分。 OLTP(On-Line Transaction Processing ...

Fri Nov 07 03:35:00 CST 2014 0 5889
數據挖掘算法:關聯分析一(基本概念

一.基本概念   我們來看上面的事務庫,如同上表所示的二維數據集就是一個購物籃事務庫。該事物庫記錄的是顧客購買商品的行為。這里的TID表示一次購買行為的編號,items表示顧客購買了哪些商品。   事務:   事務庫中的每一條記錄被稱為一筆事務。在上表的購物籃事務中,每一筆事務都表示一次 ...

Mon Dec 11 19:28:00 CST 2017 0 1851
數據挖掘系列(1)關聯規則挖掘基本概念與Aprior算法

 我計划整理數據挖掘基本概念和算法,包括關聯規則挖掘、分類、聚類的常用算法,敬請期待。今天講的是關聯規則挖掘的最基本的知識。  關聯規則挖掘在電商、零售、大氣物理、生物醫學已經有了廣泛的應用,本篇文章將介紹一些基本知識和Aprori算法。  啤酒與尿布的故事已經成為了關聯規則挖掘的經典案例 ...

Thu Aug 01 00:18:00 CST 2013 14 19795
數據挖掘-挖掘頻繁模式、關聯和相關性:基本概念和方法

挖掘頻繁模式、關聯和相關性:基本概念和方法 頻繁模式(frequent pattern)是頻繁地出現在數據集中的模式(如項集、子序列或子結構)。 例如,頻繁地同時出現在交易數據集中的商品(如牛奶和面包)的集合是頻繁項集。 一個子序列,如首先購買PC,然后是數碼相機,再后是內存卡,如果它頻繁 ...

Sun Sep 01 06:34:00 CST 2019 0 463
數據挖掘基本概念--數據類型的屬性與度量

當我們在學習數據挖掘算法或者機器學習算法時,我們都會發現某些算法僅僅能應用於特定的數據類型。所以在學習數據挖掘算法或者機器學習算法前我們須要對數據類型的屬性度量有一個非常清晰的了解,假設在數據類型這一步就出現故障,無論算法再怎么優異肯定也是白搭! 。 2.1.1 屬性與度量 本節 ...

Sat May 27 19:01:00 CST 2017 0 2801
Weka中數據挖掘與機器學習系列之基本概念(三)

數據挖掘和機器學習   數據挖掘和機器學習這兩項技術的關系非常密切。機器學習方法構成數據挖掘的核心,絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域,數據挖掘又向機器學習提出新的要求和任務。   數據挖掘就是在數據中尋找模式的過程。這個尋找過程必須是自動的或半自動的,並且數據總量應該是具有相當大 ...

Thu May 11 05:36:00 CST 2017 0 1452
 
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