數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

1、 它融合了數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學習和人工智能等多個學科。介紹了數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù)的定義、任務(wù)類型和常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實際 ：數(shù)據(jù)挖掘；應用；任務(wù)；規(guī)則在計算機技術(shù)快速發(fā)展的時代，數(shù)據(jù)庫技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)也得到了普 遍的應用，從而人們利用計算機技術(shù)處理數(shù)據(jù)的能力也顯著增強，這就造 成了數(shù)據(jù)的迅速增加與數(shù)據(jù)分析方法滯后之間的矛盾也越來越明顯。人們 總是希望通過分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，挖掘出海量的數(shù)據(jù)信息，以便更好地利用 這些數(shù)據(jù)。然而，目前已有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)無法滿足人們對數(shù)據(jù)進行 深層次挖掘的需要，數(shù)據(jù)處理的效率也很低。數(shù)據(jù)量的快速增長對數(shù)據(jù)的 存儲、管理和分析提出了更高的要求，急需一種新的

2、技術(shù)，能夠智能化的 從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，于是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應運而生，并在各 隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的 信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是近年來隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的 發(fā)展而出現(xiàn)的一種多學科交叉的全新信息技術(shù)，隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和 描述模式是對數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律、規(guī)則作出一種描述，或者根據(jù)數(shù)據(jù)間的 相似性對數(shù)據(jù)進行分組，一般不能直接用于預測；預測模式能夠根據(jù)已有 對象的屬性、特征，建立不同的組類來描述事物。分類的目的是學會一個 分類函數(shù)或分類模型，該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的 某一個；聚類模式。聚類是把一組個體按照相似性歸成若干

3、類別，即 “物以類聚”。它的目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能的 的個體間的距離盡可能的大。聚類方法包括統(tǒng)計方法、 機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和面向數(shù)據(jù)庫的方法；關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī) 量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的 一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)和因果關(guān) 聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。一般用支持度和可信 使得所挖掘的規(guī)則更符合需求；概念描述。概念描述就是對所選擇的數(shù) 據(jù)給出一個簡單明了的描述；提供對于兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行比較的 結(jié)果。概念描述可以分為特征性描述和區(qū)別性描述兩種，特征性表述用來 自動預測趨勢和行

4、為。數(shù)據(jù)挖掘可以自動地在大量的數(shù)據(jù)庫中檢測出預 測性信息。預測的目的是從歷史數(shù)據(jù)紀錄中自動推導出對給定數(shù)據(jù)的推廣 描述，從而能對未來數(shù)據(jù)進行預測。比如市場預測問題，數(shù)據(jù)挖掘使利用 以前促銷的相關(guān)數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶，當然也能預測破 產(chǎn)以及判定對特定事件最可能做出反應的客戶群體；偏差檢測。偏差檢測即孤立點檢測，孤立點檢測是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要方面，用來發(fā)現(xiàn)“小 相對于聚類而言)，即數(shù)據(jù)集中與其它數(shù)據(jù)明顯不同的對象。數(shù) 偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不符合規(guī)則的特例、檢 最常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：指由大量神經(jīng)元互連而成的 網(wǎng)絡(luò)，具有分布存儲、聯(lián)想記憶、大規(guī)模并行處

5、理、自組織、自學習、自 適應等功能。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成分類、聚類、特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖 掘任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際生活中的應用主要有：電子領(lǐng)域中的集成電路芯 片設(shè)計、娛樂領(lǐng)域中的動畫設(shè)計、銀行業(yè)中的貸款評估器、國防領(lǐng)域中的 目標跟蹤等領(lǐng)域；決策樹：是用樹形結(jié)構(gòu)來表示決策集合，這些決策集 合通過對數(shù)據(jù)集的分類產(chǎn)生規(guī)則。決策樹是一棵樹，樹的根節(jié)點是整個數(shù) 據(jù)集合空間，每個分節(jié)點是對一個單一變量的測試，該測試將數(shù)據(jù)集合空 間分割成兩個或更多塊。每個葉節(jié)點是屬于單一類別的記錄。首先，通過 訓練集生成決策樹，再通過測試集對決策樹進行修剪。決策樹的功能是預 言一個新的記錄屬于哪一類；遺傳算法：是一種新的優(yōu)化

6、技術(shù)，基于生 物進化的概念設(shè)計了基因組合、交叉、變異和自然選擇等過程來達到優(yōu)化 的目的。在應用中，需要把數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)表達為一種搜索問題，從而發(fā)揮 可用作聚類、偏差分析等數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)；規(guī)則推導：通過統(tǒng)計方法歸納 和提取有價值的“If-Then”規(guī)則。規(guī)則推導技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中被廣泛使 采用上述技術(shù)的某些專門的分析工具已經(jīng)發(fā)展了十多年，現(xiàn)在，這些 (1)在銀行業(yè)中的應用處理金融事務(wù)通常需要搜集和處理大量的數(shù)據(jù)，鑒于銀行在金融領(lǐng)域 的地位、工作性質(zhì)、業(yè)務(wù)特點和激烈的市場競爭，使得銀行比其它領(lǐng)域?qū)?信息化、電子化的需求更為迫切。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助銀行產(chǎn)品開 (2)在零售業(yè)中的應用(3)在電信業(yè)中的應用國家對電信業(yè)的開放和新興計算與通信技術(shù)的發(fā)展，電信市 場得到了迅速的擴張并越發(fā)競爭激烈。因此，有必要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來 幫助理解商業(yè)行為、確定電信模式、捕捉盜用行為、更好地利用資源和提 高服務(wù)質(zhì)量。分析人員可以對呼叫源、呼叫目標、呼叫量和每天使用模式 等信息進行分析，還可以通過挖掘進行盜用模式分析和異常模式識別，從 (4)在生物學中的應用生物信息或基因數(shù)據(jù)挖掘?qū)θ祟愐饬x重大。例如，基因的組合千變?nèi)f 能否找出其中不同的地方，并對這些不同之處進行改變，使之成為正常基 因？這都需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持。數(shù)據(jù)挖掘在生物信息或基因的中的應 用和通常的數(shù)據(jù)挖掘相比，無論是在數(shù)據(jù)的復