数据挖掘技术综述

数据挖掘技术综述

王桂芹 黄道

华东理工大学信息科学与工程学院，上海市 200237

摘要：随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料非常简单易行。但对于数量大、涉及面宽的数据，传统统计方法无法完成这类数据的分析。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Date Mining）技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的方法；本文对数据挖掘的应用及其发展前景也进行了描述。

关键词：数据挖掘 方法 应用 前景

The Summary Of The Date Mining technology Abstract: With the development of computer and Internet, it is easy to get related information. But it is hard to analyze the mass and wide reference date with the anciently state method. So an intellectualized technology, Date Mining (DM), emergency as the times require, which integrated apply all kinds of state and analyze, date base and capacity language to analyze mass date. In the paper, it mainly introduces the basic conceptions and methods of Date Mining. It also describes the appliances and the foreground of Date Mining.

Keywords: Date Mining; method; application; foreground

1 引言

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。为给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库。但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的[1，2]。

2 数据挖掘技术

2.1 数据挖掘的定义

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是KDD（Knowledge Discovery in Database）中的重要技术，它并不是用规范的数据库查询语言（如SQL）进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的

原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。

2.2 数据挖掘的方法

数据挖掘的研究融合了多个不同学科领域的技术与成果，使得目前的数据挖掘方法表现出多种多样的形式。从统计分析类的角度来说，统计分析技术中使用的数据挖掘模型有线形分析和非线形分析、回归分析、逻辑回归分析、单变量分析、多变量分析、时间序列分析、最近序列分析、最近邻算法和聚类分析等方法。利用这些技术可以检查那些异常形式的数据，然后，利用各种统计模型和数学模型解释这些数据，解释隐藏在这些数据背后的市场规律和商业机会。知识发现类数据挖掘技术是一种与统计分析类数据挖掘技术完全不同的挖掘技术，包括人工神经元网络、支持向量机、决策树、遗传算法、粗糙集、规则发现和关联顺序等[6，7，8]。

2.2.1 统计方法

传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术、贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型， 在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.2.2 关联规则

关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。它是由R．Agrawal等人首先提出的，最经典的关联规则的挖掘算法是Apriori，该算法先挖出所有的频繁项集，然后，由频繁项集产生关联规则，许多关联规则频繁项集的挖掘算法都是由它演变而来的，关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制，关联规则在数据挖掘领域最典型的应用是购物篮分析。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，所挖掘出的关联规则量往往非常巨大，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，对这些关联规则进行有效的评价，筛选出用户真正感兴趣的，有意义的关联规则尤为重要。

2.2.3 聚类分析

聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。有时进行聚类不是为了将对象相聚在一起而是为了更容易地使某个对象从其他对象中分离出来。聚类分析已被应用于经济分析、模式识别、图像处理等多种领域，尤其在商业上，聚类分析可以帮助市场人员发现顾客群中所存在的不同特征组群。聚类分析的技术关键除了算法的选择之外，就是对样本的度量标准的选择。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。

2.2.4决策树方法

决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这

棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。

2.2.5神经网络

神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。 人工神经元网络模拟人脑神经元结构，以MP模型和Hebb学习规则为基础，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。前馈神经元网络以感知器网络、BP网络等为代表，可以用于分类和预测等方面;反馈式网络以Hopfield网络为代表，用于联想记忆和优化计算;自组织网络以ART模型、Kohonon模型为代表，用于聚类[4]。

2.2.6遗传算法

遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成:繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程;交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程;变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。

2.2.7粗糙集

粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。

2.2.8支持向量机

支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其它算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。

除上述方法外，还有把数据与结果转化和表达成可视化技术、云模型方法和归纳逻辑程序等方法。

事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。

2.3数据挖掘的过程

对于数据挖掘，我们可以分为三个主要的阶段:数据准备、数据挖掘、

结果的评价和表达。其中结果的评价和表达还可以细分为：评估、解释模式模型、巩固、运用知识。数据库中的知识发现是一个多步骤的处理过程，也是这三个阶段的反复过程，如图2－1所示[5]：

图2.1 数据挖掘的过程

1.数据准备

KDD的处理对象是大量的数据，这些数据一般存储在数据库系统中，长期积累的结果。但是往往不适合直接在这些数据上面进行知识挖掘，需要做数据准备工作，一般包括数据的选择(选择相关的数据)、净化(消除噪音、数据)、推测(推算缺失数据)、转换(离散值数据与连续值数据之间的相互转换，数据值的分组分类，数据项之间的计算组合等)、数据缩减(减少数据量)。这些工作往往在生成数据仓库时己经准备妥当。数据准备是KDD的第一个步骤。数据准备是否做好将影响到数据挖掘的效率和准确度以及最终模式的有效性。

2. 数据挖掘

数据挖掘是KDD最关键的步骤，也是技术难点所在。研究KDD的人员中大部分都在研究数据挖掘技术，采用较多的技术有决策树、分类、聚类、粗糙集、关联规则、神经网络、遗传算法等。数据挖掘根据KDD的目标，选取相应算法的参数，分析数据，得到可能型号层知识的模式模型。

3. 结果评价和表达

评估、解释模式模型:上面得到的模式模型，有可能是没有实际意义或没有使用价值的，也有可能是其不能准确反映数据的真实意义，甚至在某些情况下是与事实相反的，因此需要评估，确定哪些是有效的、有用的模式。评估可以根据用户多年的经验，有些模式也可以直接用数据来检验其准确性。这个步骤还包括把模式以易于理解的方式呈现给用户。

巩固知识：用户理解的、并被认为是符合实际和有价值的模式模型形成了知识。同时还要注意对知识做一致性检查，解决与以前得到的知识相互冲突、矛盾的堤防，使知识得到巩固。

运用知识：发现知识是为了运用，如何使知识能被运用也是KDD的步骤之一。运用知识有两种方法:一种是只需要看知识本身所描述的关系或结果，就可以对决策提供支持;另一种是要求对新的数据运用知识，由此可能产生新的问题，而需要对知识做进一步的优化。

KDD的过程可能需要多次的循环反复，每一个步骤一旦与预期目标不符，都要回到前面的步骤，重新调整，重新执行。

3 数据挖掘的应用

数据挖掘的潜在应用是十分广泛的:政府管理决策、商业经营、科学研究和工业企业决策支持等个领域。

3.1在科学研究中应用

从科学研究方法学的角度看，科学研究可分为三类:理论科学、实验科学和计算科学。计算科学是现代科学的一个重要标志。计算科学工作者主要和数据打交道，每天要分析各种大量的实验或观测数据。随着先进的科学数据收集工具的使用，如观测卫星、遥感器、DNA分子技术等，数据量非常大，传统的数据分析工具无能为力，因此必须有强大的智能型自动数据分析工具才行。

数据挖掘在天文学上有一个非常著名的应用系统:SKICAT (Sky Image Cataloging and Analysis Tool)。它是美国加州理工学院喷气推进实验室(即设计火星探测器漫游者号的实验室)与天文科学家合作开发的用于帮助天文学家发现遥远的类星体的一个工具。SKICAT既是第一个获得相当成功的数据挖掘应用，也是人工智能技术在天文学和空间科学上第一批成功应用之一。利用SKICAT,天文学家已发现了16个新的极其遥远的类星体，该项发现能帮助天文工作者更好地研究类星体的形成以及早期宇宙的结构。

数据挖掘在生物学上的应用主要集中于分子生物学特别是基因工程的研究上。基因研究中，有一个著名的国际性研究课题——人类基因组计划。据报道，1997年3月，科学家宣布已完成第一步计划:绘制人类染色体基因图。然而这仅仅是第一步，更重要的是对基因图进行解释从而发现各种蛋白质(有10,000多种不同功能的蛋白质)和RNA分子的结构和功能。近几年，通过用计算生物分子系列分析方法，尤其是基因数据库搜索技术己在基因研究上作出了很多重大发现。

3.2 在商业上的应用

在商业领域特别是零售业，数据挖掘的运用是比较成功的。由于MIS系统在商业的普遍使用，特别是码技术的使用，可以收集到大量关于购买情况的数据，并且数据量在不断激增。利用数据挖掘技术可以为经营管理人员提供正确的决策手段，这样对促进销售及提高竞争力是大有帮助的。

3.3 在金融上的应用

在金融领域，数据量是非常巨大的，银行、证券公司等交易数据和存储量都是很大的。而对于信用卡欺诈行为，银行每年的损失非常大。因此，可以利用数据挖掘对客户信誉进行分析。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测。

3.4 在医学上的应用

数据挖掘在医学上的应用十分广泛，从分子制药到医疗诊断，都可以利用数据挖掘的手段来提高效率和效益。在药物合成方面，通过对药物分子化学结构的分析，可以确定药物中哪种原子或原子基因对什么病能够发挥作用，这样在合成新药时，可根据新药的分子结构确定该药将有可能治疗哪一种病。

数据挖掘还可用于工业、农业、交通、电信、军事、Internet等其它行业。数据挖掘具有广泛的应用前景，它既可应用于决策支持，也可应用于数据库管理系统(DBMS)中。数据挖掘作为决策支持和分析的工具，可以用于构造知识库。在DBMS中，数据挖掘可以用于语义查询优化、完整性约束和不一致检验等。

4 数据挖掘的发展趋势

由于数据、数据挖掘任务和数据挖掘方法的多样性，给数据挖掘提出了许多挑战性的课题。同时，数据挖掘语言的设计，高效而有用的数据挖掘方法和系统的开发，交互式和集成的数据挖掘环境的建立，以及应用数据挖掘技术解决大型应用问题，都是目前数据挖掘研究人员、系统和应用开发人员所面临的主要问题。

现今，数据挖掘的发展趋势主要是以下几方面：

应用的探索；可伸缩的数据挖掘方法；数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和Web 数据库系统的集成；数据挖掘语言的标准化；可视化数据挖掘；复杂数据类型挖掘的新方法；Web挖掘；数据挖掘中的隐私保护与信息安全。

5 结束语

目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题，例如数据的预处理、挖掘算法、模式识别和解释、可视化问题等。对于业务过程而言，数据挖掘最关键的问题是如何结合业务数据时空特点，将挖掘出知识表达出来，即时空知识表达和解释机制问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。

参考文献

[1] 夏火松，数据仓库与数据挖掘技术[M]北京：科学出版社，2004

[2] 苏新宁，杨建林，邓三鸿等．数据挖掘理论与技术[M ]．北京：科学技术文献出版社．2003：53～65

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PINES, RAJIV PRATAP, KRISHNAKMAR RAMANUJAM. Advanced Scout: Data

Mining and Knowledge Discovery in NBA Data. Data Mining and Knowledge Discovery,

1997,1:121～125.

[8] 刘辉，胡大治.数据挖掘技术发展及其应用.甘肃科技，2006，22

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

文献综述_数据挖掘

数据挖掘简介 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是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、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类 数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。 数据挖掘的方法 数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没

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第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

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1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。

可视化空间数据挖掘研究综述

可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS； 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。

数据挖掘中的软计算方法及应用综述

摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。 关键词数据挖掘；软计算；模糊逻辑；遗传算法；神经网络；粗集 1 引言 在过去的数十年中，随着计算机软件和硬件的发展，我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2]，这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究，以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域，数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总，并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加，高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具，从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据，选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展，并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法，已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业 [5]和电信，并有很好的表现。 软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术，以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常，软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。 2 数据挖掘中的软计算方法 目前，已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中，来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势，它们是互补的而非竞争的，与传统的数据分析技术相比，它能使系统更加智能化，有更好的可理解性，且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述，并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。 2.1 模糊逻辑 模糊逻辑是1965年由泽德引入的，它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法，模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤，提供了在高抽象层处理的便利。同时，数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据，即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法，可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面： （1）聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为，通过聚类，人能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力，它对发现的结构感兴趣，这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中，这种能力可以帮助

数据挖掘文献综述

湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

数据挖掘综述

数据挖掘综述 1、产生背景 随着计算机的产生和大量数字化的存储方法的出现，我们借助计算机来收集和分类各种数据资料，但是不同存储结构存放的大量数据集合很快被淹没，便导致了结构化数据库以及DBMS的产生。 但是随着信息时代的到来，信息量远远超过了我们所能处理的范围，从商业交易数据、科学资料到卫星图片、文本报告和军事情报，以及生活中各种信息，这也就是“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代，面对巨大的数据资料，出现了新的需求，希望能够更好的利用这些数据，进行更高层次的分析，从这些巨大的数据中提取出对我们有意义的数据，这就是知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），数据挖掘应运而生。 2、数据库系统技术的演变 1）20世纪60年代和更早 这个时期是数据收集和数据库创建的过程，原始文件的处理2）20世纪70年代---80年代初期 有层次性数据库、网状数据库、关系数据库系统 3）20世纪80年代中期—现在 高级数据库系统，可以应用在空间、时间的、多媒体的、主动的、流的和传感器的、科学的和工程的。 4）20世纪80年代后期—现在

高级数据分析：数据仓库和数据挖掘 5）20世纪90年代—现在 基于web的数据库，与信息检索和数据信息的集成6）现在---将来 新一代的集成数据域信息系统 3、数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在的有用的，最终可以理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），也有人把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。 数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库等。 4、数据挖掘特点和任务 4.1数据挖掘具有以下几个特点： 1）处理的数据规模十分庞大，达到GB,TB数量级，甚至更大2）查询一般是决策制定者（用户）提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴 趣的东西。 3）在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此

Web数据挖掘综述

Web数据挖掘综述 摘要：过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源，因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍，并分析了Web数据挖掘的应用及发展趋势。 关键词：Web数据挖掘；分类；处理流程；常用技术；应用；发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言 近些年来，互联网技术的飞速发展，带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及，SNS、微博等Web2.0应用的快速发展，促进了互联网信息数量的急剧增长，信息资源前所未有的丰富。但同时，海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此，迫切需要找到这样的工具，能够从Web上快速有效地发现资源，发现隐含的规律性内容，提高在Web上检索信息、利用信息的效率，解决数据的应用问题，Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。 1.Web数据挖掘概念 Web数据挖掘，简称Web挖掘，是由Oren Etzioni在1996年首先提出来的[2]。Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它利用数据挖掘技术从与Web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及数据库技术、信息获取技术、统计学、机器学习和神经网络等多个研究领域的技术[3]。 2.Web数据挖掘分类 Web上包括三种类型数据：Web页面数据、Web结构数据和Web日志文件[4]。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘可以分为Web内容挖掘，Web结构挖掘，Web 使用挖掘三类。 2.1Web内容挖掘 Web内容挖掘是从文档内容或其描述中抽取有用信息的过程。Web内容挖掘有两种策略：直接挖掘文档的内容和在其他工具搜索的基础上进行改进。根据挖掘出来的数据可以将

Web数据挖掘综述.

Web数据挖掘综述 摘要:过去几十年里,Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源,因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍,并分析了Web 数据挖掘的应用及发展趋势。 关键词:Web数据挖掘;分类;处理流程;常用技术;应用;发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言 近些年来,互联网技术的飞速发展,带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及,SNS、微博等Web2.0应用的快速发展,促进了互联网信息数量的急剧增长,信息资源前所未有的丰富。但同时,海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此,迫切需要找到这样的工具,能够从Web上快速有效地发现资源,发现隐含的规律性内容,提高在Web上检索信息、利用信息的效率,解决数据的应用问题,Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。

数据挖掘报告

数据挖掘报告 一、数据挖掘综述 随着信息时代的来临，网络技术的发展和普及，各个行业都有爆炸性的数据增长，这些海量的数据中隐藏着我们需要的信息和财富。国际数据公司（IDC）报告称，2011年全球被复制和创建的数据总量就已经大得惊人，在短短几年时间内增长了近9倍，而且预计这些数据每两年就将至少增加一倍。并且，政府机构也对外宣称了要加快数据研究进度这一重大计划，各行业也在积极讨论数据挖掘研究带来的吸引力。面对如此庞大的数据，以及这些数据背后的价值和新的机遇，挖掘和研究这些数据就会给我们带来挑战和切实的利益。 早在1989 年8 月美国底特律召开的第11 届国际功能会议上就出现了KDD 这个术语，1995年学术界和工业界共同成立了ACM 数据挖掘与知识发现专委，后者发展成为数据挖掘领域的顶级国际会议。数据挖掘是一门交叉学科，涉及到各个行业和各个领域，同时，随着各行业对大量数据的处理深度和分析上的需求的增加，数据挖掘研究已经成为了学术界研究的热门学科，同时也受到各领域的重视。 经过多年的发展，数据挖掘研究领域成果颇丰，已经有了一套自己的基础理论。从大体趋势来说，国内和国外的研究方法和方向有差异，尤其是在某些方面还是存在着一定的差距。总的来说，国外的研究更偏重交叉学科和理论基础的研究，而国内则偏重于实际的应用上，用数据来解决实际的问题。同时，国内的学者在研究上也处于世界前沿水平，在国际舞台上也有十分突出的成绩，近年来也频频有国内团队登上国际领奖台。 在20世纪90年代中后期，用关联规则来进行挖掘、分类、预测等被逐渐用于时间序列数据挖掘和空间数据挖掘，以发现与时间和空间相关的有价值的模式，这些手段使得数据挖掘研究领域已经有了一些比较成熟的技术。如今的定位系统、手持移动设备等设备的普及和应用积累了大量的移动对象数据，对这些数据领域的研究使我们受益匪浅。近年来，数据挖掘研究已经渗透到生物信息、医疗卫生、智能交通、金融证券、社交网络、多媒体数据挖掘、轨迹数据、文本数据等各大领域。这些领域与数据挖掘研究接轨后又会出现一些新的机遇和挑战。 数据挖掘是从大量数据中抽取隐含的事先未知的具有潜在有用信息或知识的非平凡过程。一般来说可以把数据挖掘过程分为6 个阶段，如图所示。

数据挖掘综述

数据挖掘中聚类算法的综述 摘要：数据挖掘技术在当前研究领域中算是比较热门的一项技术，从国外发展到中国，具有广阔的商业应用前景。本文主要概述了当前数据挖掘的七大方法（分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘）和十大经典算法 （C4.5,K-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,Naive Bayes,CART），以及数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘，常用方法，经典算法 1 引言 在当今信息爆炸的时代，伴随着社会事件和自然活动的大量产生（数据的海量增长），人类正面临着“被信息所淹没，但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善，人类积累的数据量正以指数方式增长。面对海量的、杂乱无序的数据，人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。它可以从大量的数据中去伪存真，提取有用的信息，并将其转换成知识。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、模糊数学和数理统计等最新技术的研究成果，可以用来支持商业智能应用和决策分析。例如顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等，目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信等行业。数据挖掘技术的发展对于各行各业来说，都具有重要的现实意义。 2 数据挖掘的概念 2.1 什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程．在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(O乙心)，从而得出可供决策参考的统计分析数据．在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识．OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。 OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。 数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、

数据挖掘噪声数据处理综述.doc

噪声数据处理综述 摘要：噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据,不完整数据是指感兴趣的属性没有值.不一致数据则是数据内涵出现不一致的情况。 为了更好的论述什么是噪声数据处理,给出了两种噪声数据处理的算法：在属性级别上处理噪声数据的数据清洗算法和一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法。 关键词：噪声数据噪声数据处理数据清洗KNN算法 1.概述 噪声数据（noisy data）就是无意义的数据（meaningless data）。这个词通常作为损坏数据（corrupt data）的同义词使用。但是,现在它的意义已经扩展到包含所有难以被机器正确理解和翻译的数据,如非结构化文本。任何不可被创造它的源程序读取和运用的数据,不管是已经接收的、存储的还是改变的,都被称为噪声。 噪声数据未必增加了需要的存储空间容量,相反地,它可能会影响所有数据挖掘（data mining）分析的结果。统计分析可以运用历史数据中收集的信息来清除噪声数据从而促进数据挖掘。 引起噪声数据（noisy data）的原因可能是硬件故障、编程错误或者语音或光学字符识别程序（OCR）中的乱码。拼写错误、行业简称和俚语也会阻碍机器读取。 噪声数据处理是数据处理的一个重要环节,在对含有噪声数据进行处理的过程中,现有的方法通常是找到这些孤立于其他数据的记录并删除掉,其缺点是事实上通常只有一个属性上的数据需要删除或修正,将整条记录删除将丢失大量有用的、干净的信息。在数据仓库技术中,通常数据处理过程应用在数据仓库之前,其目的是提高数据的质量,使后继的联机处理分析(OLAP)和数据挖掘应用得到尽可能正确的结果。然而,这个过程也可以反过来,即利用数据挖掘的一些技术来进行数据处理,提高数据质量。

数据挖掘文献综述

中南大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 史玉杰 学院: 软件学院 专业: 软件工程 班级: 0902 学号: 3901090214 指导教师: 任学兵

0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

数据挖掘综述_耿晓中

数据挖掘综述 耿晓中,张冬梅 (长春工程学院,吉林长春130012) 分类的主要功能是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能够根据数据的 属性将数据分派到不同的组中。即:分析数据的各种属性,并找出数据的属性模型,确定哪些数据属于哪些 组。这样我们就可以利用该模型来分析已有数据,并预测新数据将属于哪一个组。 分类应用的实例很多。例如,我们可以将银行网点分为好、一般和较差三种类型,并以此分析这三种类 型银行网点的各种属性,特别是位置、盈利情况等属性,并决定它们分类的关键属性及相互间关系。此后就 可以根据这些关键属性对每一个预期的银行网点进行分析,以便决定预期银行网点属于哪一种类型。 5.3关联分析数据库中的数据一般都存在着关联关系,也就是说,两个或多个变量的取值之间存在某种 规律性。这种关联关系有简单关联和时序关联两种。简单关联,例如:购买面包的顾客中有90%的人同时 购买牛奶。时序关联,例如:若AT&T股票连续上涨两天且DEC股票不下跌,则第三天IBM股票上涨的可 能性为75%。它在简单关联中增加了时间属性。 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网,描述一组数据项目的密切度或关系。有时并不知道数据 库中数据的关联是否存在精确的关联函数,,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有置信度, 置信度级别度量了关联规则的强度。 关联模型的一个典型例子是市场菜篮分析(Marketing Basket Analysis),通过挖掘数据派生关联规则,可 以了解客户的行为。 5.4聚类当要分析的数据缺乏描述信息,或者是无法组织成任何分类模式时,可以采用聚类分析。聚类 分析是按照某种相近程度度量方法,将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相 近,不同集合之间的数据性质相差较大。 统计方法中的聚类分析是实现聚类的一种手段,它主要研究基于几何距离的聚类。人工智能中的聚类是 基于概念描述的。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特 征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。