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文档简介

数据挖掘中的特征选择为什么需要数据挖掘数据爆炸问题·自动数据收集工具和成熟的数据庠技术使得大量的数据被收集,存储在数据库、数据仓库或其他信息库中以待分析。我们拥有丰富的数据,但却缺乏有用的信息数据强炸但知识赏乏数据挖掘的作用◆数据挖掘:在大量的数据中挖掘感兴趣的知识(规则,规律,模式,约束◆数据挖掘是一种从大量数据中寻找其规律的技术。它综合了统计学、数据库技术和人工智能技术2020/3/2数据挖据中的特征选择E数据库越来越大数据挖掘海量的数据有价值的知识2020/3/2数据挖据中的特征选择数据挖掘的应用数据分析和决策支持·市场分析和管理·客户关系管理(cRM),市场占有量分析,交叉销售,目标市场风险分析和管理风险预测,客户保持,保险业的改良,质量控制,竞争分析·欺骗检测和异常模式的监测(孤立点)·其他的应用文本挖掘〔新闻组,电子邮件,文档)和Web挖掘流数据挖掘·DNA和生物数据分析2020/3/2数据挖据中的特征选择数据挖掘:数据库中的知识挖掘(KDD)就据”知识的心模式评估数据挖掘任务相关数据数据仓库↑选择数据清理数据集成m数据库数据挖据中的特征选择数据挖掘的步骤了解应用领域了解相关的知识和应用的目标◆创建目标数据集:选择数据◆数据清理和预处理:(这个可能要占全过程60%的工作量)◆数据缩减和变换◆找到有用的特征,维数缩减/变量缩减,不变量的表◆选择数据挖掘的功能◆数据总结,分类模型数据挖掘,回归分析,关联规则挖掘,聚类分析等2020/3/2数据挖据中的特征选择◆选择挖掘算法◆数据挖掘:寻找感兴趣的模式◆模式评佔和知识表示◆可视化,转换,消除冗余模式等等◆运用发现的知识2020/3/2数据挖据中的特征选择数据挖掘:多个学科的融合数据库系统统计学机器学习数据挖掘可视化其他学科2020/3/2数据挖据中的特征选择数据挖掘的分类◆预言(Predication):用历史预测未来描述(

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