知識發(fā)現(xiàn)的操作步驟？關于知識發(fā)現(xiàn)的過程有很多描述。它們只是在組織方式和表達方式上有所不同，而在內容上卻不盡相同。知識發(fā)現(xiàn)過程包括以下步驟：1。問題的理解和定義：數(shù)據(jù)挖掘人員與領域專家合作，對問題進行深

知識發(fā)現(xiàn)的操作步驟？

關于知識發(fā)現(xiàn)的過程有很多描述。它們只是在組織方式和表達方式上有所不同，而在內容上卻不盡相同。知識發(fā)現(xiàn)過程包括以下步驟：

1。問題的理解和定義：數(shù)據(jù)挖掘人員與領域專家合作，對問題進行深入分析，確定可能的解決方案和學習結果的評價方法。

2. 相關數(shù)據(jù)收集與提?。焊鶕?jù)問題的定義收集相關數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)抽取過程中，可以利用數(shù)據(jù)庫的查詢功能來加快數(shù)據(jù)抽取的速度。

3. 數(shù)據(jù)挖掘和清理：了解數(shù)據(jù)庫中字段的含義及其與其他字段的關系。檢查提取數(shù)據(jù)的有效性，對有錯誤的數(shù)據(jù)進行清理。

4. 數(shù)據(jù)工程：對數(shù)據(jù)進行再處理，包括選擇相關的屬性子集和消除冗余屬性，根據(jù)知識發(fā)現(xiàn)任務對數(shù)據(jù)進行采樣以減少學習量，轉換數(shù)據(jù)表達式以適應學習算法。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)和任務之間的最佳匹配，此步驟可以重復多次。

5. 算法選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)和需要解決的問題選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并決定如何對這些數(shù)據(jù)使用算法。

6. 運行數(shù)據(jù)挖掘算法：根據(jù)選定的數(shù)據(jù)挖掘算法，提取處理后數(shù)據(jù)的模式。

7. 成績評價：學習成績的評價取決于需要解決的問題。領域專家評估發(fā)現(xiàn)的模式的新穎性和有效性。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)過程中的一個基本步驟。它包括一個從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)模式的特定挖掘算法。KDD過程根據(jù)特定的度量方法和閾值，利用數(shù)據(jù)挖掘算法從數(shù)據(jù)庫中提取或識別知識。該過程包括數(shù)據(jù)庫預處理、樣本劃分和數(shù)據(jù)轉換。

怎樣理解數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的關系？

數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（KDD）是一個非常重要的過程，用于從數(shù)據(jù)集中識別有效、新穎、潛在有用且最終可理解的模式。它包括九個步驟，從應用領域的開發(fā)和理解到知識發(fā)現(xiàn)的行動。數(shù)據(jù)挖掘是其中的一個步驟（第七步），而數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（KDD）過程主要是在特定的形式或一組表示中發(fā)現(xiàn)感興趣的模式。