数据挖掘课程论文

数据挖掘课程论文——————数据挖掘技术及其应用的实现数据挖掘技术及其应用的实现关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个。折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的。效率。二、知识获取与数据挖掘数据挖掘的研究领域涉及广泛,主要包括数据库系统,基于知识的系统,人工智能,机器学习,知识获取,统计学,空间数据库和数据可视化等领域。（1）统计学统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价[2~4],很明显也包括了评价数据挖掘的结果。在数据预处理步骤中,统计学提出了估计噪声参数过程中要用的平滑处理的技术,在一定程度上对补足丢失数据有相当的作用。统计学对检测数据分析、聚类和实验数据参数设计上也有用。但统计学研究的焦点是在于处理小规模数据样本采集和小规模数据集处理的问题上。统计学的工作大多是针对技术和模型的理论方面。于是许多工作是着眼于线性模型、递。增的高斯噪声模型、参数估计和严格分类参数模型上。只有在进行相近模式区别时才强调寻优。大多数数据库用户并不具备恰当使用统计学知识的能力。实际上是要求有关数据库工程师或数据库系统的管理员运用关于数据选择的模型、相当多的域知识和数学知识的能力,在现实中是不大可能的。（2）模式识别在模式识别工作中,传统上是把注意力集中在符号形式化直接结合实际技术的工作过程中[5~6]。模式识别主要用于分类技术和数据的聚类技术上。模式识别中的分类和含义分析是对数据挖掘概念形成的开端。多数模式识别的算法