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数据挖掘简介2知识目标数据挖掘分类和方法数据挖掘的对象01能力目标了解决策树方法掌握模糊集方法知道数据挖掘的对象02学习目标3学习任务数据挖掘的对象数据挖掘的任务数据挖掘的流程数据挖掘的方法4目录01数据挖掘概述02数据挖掘分类03数据挖掘技术5数据挖掘是近年来伴随数据库系统的大量建立和万维网的广泛应用而发展起来的一门技术。数据挖掘是交叉性学科，它是数据库技术、机器学习、统计学、人工智能、可视化分析、模式识别等多门学科的融合，如下图所示。数据挖掘概述6数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含其内的、人们实现所不知的，但又是有潜在价值的信息和知识的过程。几点说明如下。数据挖掘概述1.数据挖掘涉及数据融合、数据分析和决策支持等内容。2.数据源必须是真实的、大量的、含有噪声的、用户感兴趣的数据。73.发现的知识要可接受、可理解、可运用，并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的问题。数据是知识的源泉，将概念、规则、模式、规律和约束等视为知识，这就好像从矿石中采矿或淘金一样，从数据中获取知识。4.原始数据可以是结构化数据，如关系型数据库中的数据等，也可以是非结构化数据，如文本、图形和图像等，还可以是半结构化数据，如网页等。挖掘知识的方法可以是数学的方法，也可以是非数学的方法；可以是演绎的方法，也可以是归纳的方法。数据挖掘概述85.挖掘的知识具有应用的价值，可以用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。6.数据挖掘是一门交叉学科，将人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。7.在需求推动下，不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的知识融合后，形成新的研究热点。数据挖掘概述9（1）直接数据挖掘（2）间接数据挖掘数据挖掘分类数据挖掘可以分为两类：直接数据挖掘和间接数据挖掘。10数据挖掘技术是数据挖掘方法的集合，数据挖掘方法众多。根据挖掘任务可将数据挖掘技术分为预测模型发现、聚类分析、分类与回归、关联分析、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现、离群点检测等。根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。根据挖掘方法可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。数据挖掘相关技术11统计学的抽样、估计和假设检验。人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。数据挖掘相关技术数据挖掘应用了来自其他一些领域的思

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