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基于屬性分類的數(shù)據(jù)挖掘方法
2016-01-12
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基于屬性分類的數(shù)據(jù)挖掘方法

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用, 數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)量急劇增大, 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供了對這些數(shù)據(jù)的管理和簡單的處理功能, 數(shù)據(jù)分析師可以在這些數(shù)據(jù)上進(jìn)行分析處理, 但如此龐大的數(shù)據(jù)對人工分析來說是非常困難的, 人們需要能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行更高層次的處理, 從中找出規(guī)律和模式, 以幫助人們更好的利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策和研究, 這也就是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘, 即從大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)并提取出隱藏在其中的信息的一種新技術(shù), 目的是幫助決策者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間重要的但被忽略的因素, 這種技術(shù)稱為數(shù)據(jù)挖掘(data m ining 簡稱DM ) 1〕. 為了便于進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘, 數(shù)據(jù)的存放不再局限于數(shù)據(jù)庫的規(guī)范化形式存儲, 而是采用了數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù), 對數(shù)據(jù)進(jìn)行一部分預(yù)處理, 進(jìn)行分類或分片, 以加快數(shù)據(jù)挖掘的速度.

數(shù)據(jù)挖掘涉及的方面很多, 有人工智能, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 數(shù)據(jù)庫, 預(yù)測理論, 機(jī)器學(xué)習(xí), 統(tǒng)計(jì)學(xué), 但數(shù)據(jù)挖掘的主要方法和任務(wù)是數(shù)據(jù)總結(jié), 分類發(fā)現(xiàn), 聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn).數(shù)據(jù)總結(jié)的目的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮, 傳統(tǒng)的方法也是目前最簡單的方法, 就是計(jì)算出數(shù)據(jù)庫的各個(gè)字段的和值, 平均值, 方差, 最大最小值并以方圖, 餅圖的形式顯示. 分類是數(shù)據(jù) 中非常重要的任務(wù)和方法.
現(xiàn)在從統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的角度提出了較多的分類技術(shù), 其中以ID3 ( Iterat ive D icho tom izer 3〔2〕算法為代表, 就是將分類結(jié)果以決策樹的形式給出, 樹的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個(gè)決策,而葉節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類. 以ID3 為代表的一類算法的效率對于較少的數(shù)據(jù)而言是適當(dāng)?shù)? 但是隨著數(shù)據(jù)量的增加和決策屬性的增加, 則效率會大幅下降, 而且不能直接形成規(guī)則. 基于屬性分類的數(shù)據(jù)挖掘方法是以數(shù)據(jù)庫中關(guān)系表為基礎(chǔ)的而且在原始數(shù)據(jù)增加的情況下, 可以通過化簡來壓縮數(shù)據(jù)規(guī)模, 使之只與屬性值有關(guān)系, 而與原始的數(shù)據(jù)量無關(guān), 而現(xiàn)在的數(shù)據(jù)存放中, 幾乎所有的數(shù)據(jù)都是用關(guān)系表的形式存放的, 這為基于屬性分類的數(shù)據(jù)挖掘方法提供了極大的方便, 并可方便得到發(fā)現(xiàn)屬性間的聯(lián)系形成決策規(guī)則或產(chǎn)生式規(guī)則.
本文介紹的數(shù)據(jù)挖掘方法分為兩個(gè)大步驟, 第一步進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和整理, 形成基礎(chǔ)表進(jìn)行準(zhǔn)備工作; 第二步是對基礎(chǔ)表進(jìn)行屬性分類, 并發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)系, 形成決策規(guī)則.數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


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