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数据挖掘简称:KDD
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
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数据知识发现(KDD),是自动或方便地提取模式,表示在大型数据库,数据仓库,Web,其他海量信息库或数据流中隐式存储或捕获的知识。知识发现是从各种信息中,根据不同的需求获得知识的过程。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节,从原始数据中提炼出有效的、新颖的、潜在有用的知识,直接向使用者报告。
KDD的基本任务
1、数据分类
分类是数据挖掘研究的重要分支之一,是一种有效的数据分析方法。分类的目标是通过分析训练数据集,构造一个分类模型(即分类器),该模型能够把数据库中的数据记录映射到一个给定的类别,从而可以l立用于数据预测。
2、数据聚类
当要分析的数据缺乏必要的描述信息,或者根本就无法组织成任何分类模式时,利用聚类函数把一组个体按照相似性归成若干类,这样就可以自动找到类。聚类和分类类似,都是将数据进行分组。但与分类不同的是,聚类中的组不是预先定义的,而是根据实际数据的特征按照数据之间的相似性来定义的。
把大型订单数据集转换成知识。kdd指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中,提取隐含的、人们事先未知的、但又潜在有用的信息和知识的非平凡过程。
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