數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋？數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來

數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

1.數(shù)據(jù)類型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的，甚至是異構(gòu)的。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的、歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘的對象可以是任何類型的數(shù)據(jù)源。可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，是包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源；也可以是數(shù)據(jù)倉庫、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)、W

數(shù)據(jù)挖掘分類方法有哪些？

數(shù)據(jù)挖掘的分類方法如下:

(1)決策樹

決策樹歸納是一種經(jīng)典的分類算法。它采用自頂向下的遞歸分治法構(gòu)造決策樹。信息增益度量用于在樹的每個節(jié)點選擇測試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹中提取規(guī)則。

(2) KNN法(K-最近鄰法)

KNN法，即K近鄰法，最早由Cover和Hart于1968年提出，是理論上比較成熟的方法。這種方法的思路非常簡單直觀:如果一個特征空間中的k個最相似樣本中的大部分屬于某個類別，那么這個樣本也屬于這個類別。這種方法只根據(jù)分類決策中最近的一個或幾個樣本的類別來確定待分類樣本的類別。

(3) SVM方法

SVM (Support Vector Machine)方法是由Vapnik等人在1995年提出的，具有相對優(yōu)良的性能指標(biāo)。該方法是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機器學(xué)習(xí)方法。通過學(xué)習(xí)算法，SVM可以自動找到那些具有良好分類能力的支持向量，由此構(gòu)造的分類器可以最大化類間間隔，因此具有更好的適應(yīng)性和更高的分類率。該方法只需要根據(jù)不同領(lǐng)域中邊界樣本的類別來確定最終的分類結(jié)果。

(4) VSM方法

VSM方法是向量空間模型(向量空間模型)E Model)方法，由Salton等人于20世紀(jì)60年代末提出。這是最早也是最著名的信息檢索數(shù)學(xué)模型。基本思想是將文檔表示為加權(quán)特征向量:DD(T1，w1；T2，W2；…;Tn，Wn)，然后通過計算文本相似度來確定待分類樣本的類別。當(dāng)文本表示為空間向量模型時，文本的相似度可以用特征向量之間的內(nèi)積來表示。

存在