數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)-第3篇詳述

數(shù)智創(chuàng)新變革未來數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)簡介數(shù)據(jù)挖掘的基本過程與技術數(shù)據(jù)預處理與特征選擇常見數(shù)據(jù)挖掘算法介紹數(shù)據(jù)挖掘的應用領域知識發(fā)現(xiàn)的基本概念與流程知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的關系知識發(fā)現(xiàn)的應用案例分析ContentsPage目錄頁數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)簡介數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)簡介數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)簡介1.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)是信息時代的重要研究領域，通過對海量數(shù)據(jù)的分析，挖掘出其中蘊含的有價值信息和知識。2.隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術在各行各業(yè)的應用越來越廣泛，成為數(shù)字化轉型的關鍵技術之一。3.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術涉及到多個學科領域，包括機器學習、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫技術等，需要綜合考慮不同的技術和方法來解決實際問題。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的發(fā)展歷程1.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術的發(fā)展可以追溯到20世紀80年代，當時主要應用于商業(yè)領域。2.隨著技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)逐漸應用到各個領域，包括醫(yī)療健康、教育、金融等。3.未來，隨著人工智能技術的不斷進步和應用，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術將進一步發(fā)展，為各個領域帶來更多的創(chuàng)新和發(fā)展機會。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)簡介數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的主要技術1.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的主要技術包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。2.這些技術在實際應用中需要結合具體的問題和數(shù)據(jù)特點來選擇和使用。3.未來，隨著深度學習和強化學習等人工智能技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的技術也將不斷更新和發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的應用場景1.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)在各個領域都有廣泛的應用場景，如商業(yè)分析、醫(yī)療健康、教育等。2.在商業(yè)領域，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)可以幫助企業(yè)分析市場趨勢、預測銷售情況等，為企業(yè)決策提供支持。3.在醫(yī)療健康領域，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)可以幫助醫(yī)生診斷疾病、制定治療方案等，提高醫(yī)療水平和效率。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)簡介數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢1.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)在實際應用中面臨著數(shù)據(jù)質量、隱私保護、算法復雜度等挑戰(zhàn)。2.未來，隨著技術的不斷進步和應用需求的不斷提高，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術將不斷發(fā)展和創(chuàng)新，更好地服務于各個領域。3.同時，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)將與人工智能技術更加緊密地結合，推動各個領域的數(shù)字化轉型和創(chuàng)新發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘的基本過程與技術數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的基本過程與技術數(shù)據(jù)挖掘的基本過程1.數(shù)據(jù)理解：對原始數(shù)據(jù)進行探索和分析，了解數(shù)據(jù)的分布、特征和質量。2.數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)清洗、轉換和歸一化等操作，為數(shù)據(jù)挖掘做準備。3.模型選擇和建立：根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特征，選擇合適的挖掘算法和模型進行建模。數(shù)據(jù)挖掘的主要技術1.關聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣關系，如購物籃分析中的商品搭配推薦。2.聚類分析：根據(jù)數(shù)據(jù)對象的相似性將其分組，用于客戶細分、異常檢測等。3.分類和預測：通過已有標記的數(shù)據(jù)訓練模型，對未標記的數(shù)據(jù)進行分類或數(shù)值預測。數(shù)據(jù)挖掘的基本過程與技術數(shù)據(jù)挖掘的應用領域1.商務智能：幫助企業(yè)分析市場趨勢，制定更好的商業(yè)決策。2.醫(yī)療健康：通過挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助疾病診斷、藥物研發(fā)等。3.社交媒體分析：挖掘用戶行為和內容，了解社會動態(tài)和輿情。數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展1.數(shù)據(jù)質量和隱私保護：需要解決數(shù)據(jù)質量問題和保護個人隱私。2.復雜數(shù)據(jù)和模型的處理：面對復雜數(shù)據(jù)類型和大規(guī)模數(shù)據(jù)，需要更高效的算法和計算資源。3.結合領域知識：將數(shù)據(jù)挖掘與具體領域知識相結合，提高挖掘結果的解釋性和可用性。以上內容僅供參考，具體內容和細節(jié)需要根據(jù)實際情況進行調整和補充。希望對您有所幫助！數(shù)據(jù)預處理與特征選擇數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理與特征選擇1.提高數(shù)據(jù)質量：數(shù)據(jù)預處理可以幫助清洗和修正數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和錯誤，提高數(shù)據(jù)的質量。2.提升模型性能：經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)，可以更好地適應模型，提高模型的準確性和泛化能力。3.降低計算復雜度：適當?shù)臄?shù)據(jù)預處理可以減少數(shù)據(jù)的維度和規(guī)模，降低計算復雜度，提高運算效率。常見的數(shù)據(jù)預處理技術1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)轉換：包括數(shù)據(jù)規(guī)范化、標準化和離散化等。3.數(shù)據(jù)降維：通過主成分分析、線性判別分析等方法降低數(shù)據(jù)維度。數(shù)據(jù)預處理的重要性數(shù)據(jù)預處理與特征選擇特征選擇的意義1.提高模型性能：通過選擇相關性高、代表性強的特征，可以提高模型的準確性。2.降低計算復雜度：減少特征數(shù)量可以降低模型訓練的計算復雜度。3.增強模型可解釋性：選擇有意義的特征可以提高模型的可解釋性。常見的特征選擇方法1.過濾式方法：通過計算特征與目標變量的相關性來選擇特征。2.包裹式方法：通過模型訓練過程中特征的貢獻度來選擇特征。3.嵌入式方法：將特征選擇嵌入到模型訓練過程中，如Lasso回歸和隨機森林等。數(shù)據(jù)預處理與特征選擇數(shù)據(jù)預處理與特征選擇的挑戰(zhàn)1.數(shù)據(jù)質量問題：數(shù)據(jù)存在噪聲、缺失值和異常值等質量問題，給數(shù)據(jù)預處理帶來挑戰(zhàn)。2.特征相關性問題：特征之間存在高度相關性，導致模型訓練過程中出現(xiàn)多重共線性等問題。3.計算效率問題：面對大規(guī)模高維度數(shù)據(jù)，如何高效地進行數(shù)據(jù)預處理和特征選擇是一個難題。數(shù)據(jù)預處理與特征選擇的未來發(fā)展趨勢1.強化自動化：隨著機器學習技術的發(fā)展，自動化數(shù)據(jù)預處理和特征選擇將成為趨勢。2.結合領域知識：結合具體領域的知識進行數(shù)據(jù)預處理和特征選擇，可以提高模型的性能和解釋性。3.利用深度學習：深度學習在處理大規(guī)模高維度數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢，未來將在數(shù)據(jù)預處理和特征選擇中發(fā)揮更大作用。常見數(shù)據(jù)挖掘算法介紹數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)常見數(shù)據(jù)挖掘算法介紹決策樹算法1.決策樹算法是一種通過構建樹形結構來對數(shù)據(jù)進行分類或回歸預測的算法。2.ID3、C4.5和CART是三種常見的決策樹算法。3.決策樹算法具有可視化強、易于理解和解釋的優(yōu)點，但也容易出現(xiàn)過擬合問題。決策樹算法是一種常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，通過對數(shù)據(jù)集進行訓練，構建一個樹形結構來對新的數(shù)據(jù)進行分類或回歸預測。ID3、C4.5和CART是三種常見的決策樹算法，其中C4.5是ID3的改進版，能夠處理缺失值和連續(xù)屬性，而CART則是一種基于二叉樹的決策樹算法。決策樹算法具有可視化強、易于理解和解釋的優(yōu)點，但也容易出現(xiàn)過擬合問題，需要通過剪枝等方法進行優(yōu)化。聚類分析算法1.聚類分析算法是一種將相似數(shù)據(jù)分為同一類，不同數(shù)據(jù)分為不同類的無監(jiān)督學習算法。2.K-Means、DBSCAN和層次聚類是三種常見的聚類分析算法。3.聚類分析算法可以應用于客戶細分、異常檢測等場景。聚類分析算法是一種無監(jiān)督學習算法，通過將相似數(shù)據(jù)分為同一類，不同數(shù)據(jù)分為不同類，來對數(shù)據(jù)進行分組。K-Means、DBSCAN和層次聚類是三種常見的聚類分析算法，其中K-Means是一種基于劃分的方法，DBSCAN是一種基于密度的方法，而層次聚類則是一種自上而下或自下而上的分層方法。聚類分析算法可以應用于客戶細分、異常檢測等場景，幫助企業(yè)更好地了解客戶需求和產(chǎn)品特點。常見數(shù)據(jù)挖掘算法介紹關聯(lián)規(guī)則挖掘算法1.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法是一種尋找數(shù)據(jù)項之間關聯(lián)關系的算法。2.Apriori和FP-Growth是兩種常見的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。3.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以應用于購物籃分析、推薦系統(tǒng)等場景。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法是一種通過尋找數(shù)據(jù)項之間的關聯(lián)關系，來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式的算法。Apriori和FP-Growth是兩種常見的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，其中Apriori是一種通過頻繁項集來生成關聯(lián)規(guī)則的算法，而FP-Growth則是一種基于頻繁模式樹來生成關聯(lián)規(guī)則的算法。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以應用于購物籃分析、推薦系統(tǒng)等場景，幫助企業(yè)更好地了解消費者需求和行為模式。神經(jīng)網(wǎng)絡算法1.神經(jīng)網(wǎng)絡算法是一種模擬人腦神經(jīng)元結構的計算模型。2.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是三種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡算法。3.神經(jīng)網(wǎng)絡算法在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡算法是一種通過模擬人腦神經(jīng)元結構，來進行復雜模式識別和預測的計算模型。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是三種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，其中前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡則可以用于處理序列數(shù)據(jù)，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡則主要用于圖像識別等任務。神經(jīng)網(wǎng)絡算法在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用，可以幫助企業(yè)更好地進行數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。常見數(shù)據(jù)挖掘算法介紹支持向量機算法1.支持向量機算法是一種用于分類和回歸分析的監(jiān)督學習算法。2.支持向量機算法通過尋找最優(yōu)超平面來對數(shù)據(jù)進行分類或回歸預測。3.支持向量機算法在文本分類、生物信息學等領域有著廣泛的應用。支持向量機算法是一種常用的監(jiān)督學習算法，通過尋找最優(yōu)超平面來對數(shù)據(jù)進行分類或回歸預測。支持向量機算法在文本分類、生物信息學等領域有著廣泛的應用，可以幫助企業(yè)更好地進行數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。與支持向量機算法相關的核函數(shù)選擇和參數(shù)優(yōu)化等問題也是當前研究的熱點和難點。深度學習算法1.深度學習算法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法。2.深度學習算法具有強大的特征學習和抽象能力。3.深度學習算法在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了重大突破。深度學習算法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法，具有強大的特征學習和抽象能力。深度學習算法在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了重大突破，可以幫助企業(yè)更好地進行數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。隨著深度學習算法的不斷發(fā)展，其應用場景也在不斷擴大，未來將會有更多的領域可以應用深度學習算法。數(shù)據(jù)挖掘的應用領域數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的應用領域醫(yī)療健康1.數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療健康領域有廣泛應用，如疾病診斷、藥物研發(fā)和個性化治療等。通過大數(shù)據(jù)分析，可以更準確地診斷疾病，并提供針對性的治療方案。2.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助醫(yī)務人員快速獲取和分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高工作效率，減少誤診和漏診的情況。3.隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的不斷積累，數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療健康領域的應用前景越來越廣闊，將為醫(yī)療水平的提高和患者福祉的提升做出重要貢獻。金融風控1.數(shù)據(jù)挖掘在金融風控領域具有重要作用，可以通過分析客戶行為、交易數(shù)據(jù)等信息，預測和識別風險，為金融機構提供決策支持。2.通過數(shù)據(jù)挖掘技術，可以建立更加精準的風險評估模型，提高金融機構的風險管理水平，減少損失。3.隨著金融科技的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在金融風控領域的應用將更加深入，成為金融機構風險管理的重要工具。數(shù)據(jù)挖掘的應用領域1.數(shù)據(jù)挖掘在智能推薦領域有廣泛應用，通過分析用戶行為、興趣等信息，可以為用戶提供更加個性化的推薦服務。2.智能推薦可以幫助企業(yè)提高用戶滿意度和忠誠度，增加用戶黏性，提高營銷效果。3.隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在智能推薦領域的應用將更加精準和智能化，為用戶提供更加優(yōu)質的服務體驗。智能交通1.數(shù)據(jù)挖掘在智能交通領域具有重要作用，可以通過分析交通數(shù)據(jù)，預測交通流量、擁堵情況等信息，為交通規(guī)劃和管理提供支持。2.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助交通管理部門提高交通運營效率，減少交通擁堵和排放污染等問題，提高城市交通水平。3.隨著智能交通系統(tǒng)的不斷升級和完善，數(shù)據(jù)挖掘在智能交通領域的應用將更加廣泛和深入，為城市交通的智能化和綠色化發(fā)展做出貢獻。智能推薦數(shù)據(jù)挖掘的應用領域智能制造1.數(shù)據(jù)挖掘在智能制造領域具有廣泛應用，可以通過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和質量。2.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)實現(xiàn)更加精細化的生產(chǎn)管理，提高資源利用率和降低生產(chǎn)成本，增強競爭力。3.隨著工業(yè)4.0時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘在智能制造領域的應用將更加普及和深化，為企業(yè)智能化升級和高質量發(fā)展提供有力支持。智慧城市1.數(shù)據(jù)挖掘在智慧城市建設中具有重要作用，可以通過分析城市運行數(shù)據(jù)，提高城市管理效率和公共服務水平。2.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助城市管理部門更加精準地掌握城市運行情況，預測和解決城市問題，推動城市的可持續(xù)發(fā)展。3.隨著新型城鎮(zhèn)化和智慧城市建設的深入推進，數(shù)據(jù)挖掘在智慧城市領域的應用將更加廣泛和深入，為城市智慧化和高質量發(fā)展提供重要支撐。知識發(fā)現(xiàn)的基本概念與流程數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)的基本概念與流程1.知識發(fā)現(xiàn)是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和知識的過程。2.知識發(fā)現(xiàn)運用多種技術和方法，包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、統(tǒng)計學等。3.知識發(fā)現(xiàn)的目標是幫助人們更好地理解和利用數(shù)據(jù)，做出更加明智的決策。知識發(fā)現(xiàn)流程1.數(shù)據(jù)清洗：對數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除重復值、缺失值和異常值等。2.數(shù)據(jù)探索：通過可視化工具和統(tǒng)計分析方法，探索數(shù)據(jù)的分布特征和規(guī)律。3.模式發(fā)現(xiàn)：運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等技術，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。4.模式評估：對發(fā)現(xiàn)的模式進行評估和驗證，確定其可靠性和有用性。5.知識表示：將發(fā)現(xiàn)的模式轉化為易于理解和利用的知識表示形式。知識發(fā)現(xiàn)定義知識發(fā)現(xiàn)的基本概念與流程知識發(fā)現(xiàn)應用領域1.知識發(fā)現(xiàn)廣泛應用于各個領域，如醫(yī)療健康、金融、教育等。2.知識發(fā)現(xiàn)可以幫助企業(yè)和組織更好地管理和利用數(shù)據(jù)，提高效率和競爭力。3.知識發(fā)現(xiàn)也可以幫助政府和社會更好地解決社會問題和改善民生。知識發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)與未來發(fā)展1.數(shù)據(jù)質量和多樣性是知識發(fā)現(xiàn)面臨的重要挑戰(zhàn)。2.隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，知識發(fā)現(xiàn)的效率和準確性將不斷提高。3.未來，知識發(fā)現(xiàn)將與自然語言處理和智能交互等技術相結合，為人們提供更加智能的服務和支持。以上內容僅供參考，具體內容可以根據(jù)您的需求進行調整優(yōu)化。知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的關系數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的關系數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的定義1.數(shù)據(jù)挖掘是通過特定算法對大量數(shù)據(jù)進行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢或關聯(lián)性的過程。2.知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)中提取有用信息和知識的過程，以滿足特定需求或解決特定問題。3.數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的一個重要技術手段。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的區(qū)別和聯(lián)系1.數(shù)據(jù)挖掘主要關注數(shù)據(jù)的內部結構和規(guī)律，而知識發(fā)現(xiàn)更注重從數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識。2.數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的一個子集，知識發(fā)現(xiàn)的過程包括數(shù)據(jù)挖掘以及其他技術和方法。3.兩者之間的聯(lián)系在于它們都是利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)有用的信息和知識。知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的關系數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的應用領域1.數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)廣泛應用于各種領域，如商務智能、醫(yī)療健康、社交媒體分析等。2.通過數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)，可以從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，為決策提供支持。3.隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的重要性越來越突出。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的常用技術1.數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的常用技術包括聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類與預測等。2.這些技術可以幫助我們從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，為各種應用提供支持。3.不同技術的選擇取決于具體的問題和數(shù)據(jù)特點。知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的關系數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢1.隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大和數(shù)據(jù)類型的多樣化，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的難度越來越大。2.未來發(fā)展趨勢包括加強算法的可解釋性、提高處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力等。3.同時，隨著人工智能和機器學習技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的應用前景將更加廣闊。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的實踐案例1.介紹一些實踐案例中數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的應用和成果，如電商推薦系統(tǒng)、醫(yī)療診斷系統(tǒng)等。2.這些案例說明了數(shù)據(jù)挖掘與