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文档简介

第九章知识发现和数据挖掘数据库中知识发现史忠植中科院计算所2019/93一商级人工智能一史忠植知识发现关联规则>数据仓库>知识发现工具2019/93一商级人工智能一史忠植知识发现知识发现是指从数据集中抽取和精炼新的模式范围非常广泛:经济、业、农业、军事、社会数据的形态多样化:数字、符号、图形、图像、声音数据组织各不相同:结构化、半结构化和非结构发现的知识可以表示成各种形式规则、科学规律、方程或概念网2019/93一高级人工智能一史忠植数据库知识发现自前,关系型数据库技术成熟、应用广泛。因此,数据库知识发现(KnowledgeDiscoveryin/DatabasesKdi)的研究非常活跃。该术语于1989年出现,Fayyad定义为KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程”2019/93一高级人工智能一史忠植不同的术语名称知识发现是一门来自不同领域的研究者关注的交叉性学科,因此导致了很多不同的术语名称知识发现:人工智能和机器学习界数据挖掘(datamining统计界、数据分析、数据库和管理信息系统界口知识抽取(informationextraction)、口信息发现(information/discovery)、口智能数据分析(intelligentdataanalysis)口探索式数据分析(exploratorydataanalysis)口信息收获(informationharvesting)口数据考古(dataarcheology.2019/93一高级人工智能一史忠植6.解/评价数据挖掘知识转挟预处理选择模式经转换数据预处理后1.数据的数据标数据2019/93一高级人工智能一史忠植知识发现的任务(1数据总结对数据进行总结与概括。传统的最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值,或者用直方图、饼状图等图形方式表示分类根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习,一般需要有一个训练样本数据集作为输入聚类根据数据的不同特征,将其划分为不同的类。无导师学习2019/93一高级人工智能一史忠植知识发现的任务(2)相关性分析发现特征之间或数据之间的相互依赖关系关联规则偏差分析基本思想是寻找观察结果与参照量之间的有意义的差别。通过发现异常,可以引起人们对特殊情况的加倍注意。建模构造描述一种活动或状态的数学模型2019/93一高级人工智能一史忠植知识发现的方法1统计方法传统方法:回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析模糊集(fuzzyset)Zadeh1965支持向量机(SupportVectorMachine)Vapnik90年代初√粗糙集(Roughset)Pawlak80年代初2019/93一高级人工智能一史忠植知识发现的方法(2)机器学习

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