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數(shù)據(jù)挖掘中決策樹算法的研究及探討
2016-02-15
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數(shù)據(jù)挖掘中決策樹算法的研究及探討

隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的飛速發(fā)展，尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)應(yīng)用的日益普及，人們面臨著快速擴(kuò)張的數(shù)據(jù)海洋，如何有效的運(yùn)用，成為我們信息工作者所關(guān)注的焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘出數(shù)據(jù)潛在的關(guān)聯(lián)性。

數(shù)據(jù)挖掘分類法是指從大量的數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)地、智能地抽取一些行之 有效的、可以相信的和理解的以及有用模式的過(guò)程。作為數(shù)據(jù)挖掘的重要內(nèi)容之一的分類法，日前，分類已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于天氣預(yù)測(cè)、顧客區(qū)分、醫(yī)療診斷、欺詐甄 別、信用證實(shí)當(dāng)中。在數(shù)據(jù)挖掘的眾多分類方法中，決策樹算法在大量數(shù)據(jù)環(huán)境中應(yīng)用的最為廣泛。

數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,導(dǎo)致人們積累了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。巨增的數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏著豐富的知識(shí),而目前的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)雖可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)等功能,但卻無(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,無(wú)法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。數(shù)據(jù)庫(kù)中存在著大量的數(shù)據(jù),卻缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)的手段,出現(xiàn)了"數(shù)據(jù)爆炸而知識(shí)貧乏"的現(xiàn)象。
     在此背景下,數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD) 及其核心技術(shù)-數(shù)據(jù)挖掘(DM) 便應(yīng)運(yùn)而生了。KDD 的研究?jī)?nèi)容是,能自動(dòng)地去處理數(shù)據(jù)庫(kù)中大量的原始數(shù)據(jù),從中挖掘搜索出具有規(guī)律、富有意義的模式。它的發(fā)現(xiàn)過(guò)程主要有三個(gè)步驟:定義要發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題;根據(jù)問(wèn)題進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索、模式抽取; 評(píng)價(jià)所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)的好壞。三者之中,核心技術(shù)是第二步,即數(shù)據(jù)搜索及模式抽取方法。KDD = 問(wèn)題處理+ DM+ 解釋評(píng)價(jià)。由于問(wèn)題處理和解釋評(píng)價(jià)的研究較成熟,所以目前KDD的研究和實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)重點(diǎn)都集中在核心的DM上。

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