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建立时间:2006年2月27日 |
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 数据挖掘的定义
科学研究
jinwang 发表于 2006/9/8 10:50:50 |
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数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
由于数据挖掘是一门受到来自各种不同领域的研究者关注的交叉性学科，因此导致了很多不同的术语名称。其中，最常用的术语是"知识发现"和"数据挖掘"。相对来讲，数据挖掘主要流行于统计界（最早出现于统计文献中）、数据分析、数据库和管理信息系统界；而知识发现则主要流行于人工智能和机器学习界。
数据挖掘可粗略地理解为三部曲：数据准备（data preparation）、数据挖掘，以及结果的解释评估（interpretation and evaluation）。
根据数据挖掘的任务分，有如下几种：分类或预测模型数据挖掘、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等。
根据数据挖掘的对象分，有如下若干种数据源：关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据、异质数据库、遗产（legacy）数据库，以及Web数据源。
根据数据挖掘的方法分，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）、以及模糊集、粗糙集、支持向量机等。机器学习方法，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例的推理CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。 |
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