數(shù)據(jù)挖掘方法和知識(shí)發(fā)現(xiàn)報(bào)告


本文共計(jì)8頁，6898字；

摘要：當(dāng)前，信息技術(shù)發(fā)展的浪潮把人們帶到了信息爆炸的時(shí)代。每天、每時(shí)、每刻潮水般的信息擁到了人們的面前，需要人們?nèi)ヌ幚砣?yīng)用。信息的價(jià)值在于用戶通過使用這些信息從中得到收益。計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)和軟件技術(shù)的飛速發(fā)展使得數(shù)據(jù)處理更加容易，數(shù)據(jù)處理已經(jīng)不是今后信息技術(shù)的重點(diǎn)，代之而起的信息技術(shù)重點(diǎn)是如何使用這些數(shù)據(jù)信息。如何快速有效地使用這些比大海之水還要多的信息是今后信息技術(shù)需要解決的一個(gè)難題。數(shù)據(jù)挖掘正是從這些信息中挖掘出有用信息的一種方法。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘及知識(shí)發(fā)現(xiàn)的有關(guān)概念，以及數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)、對(duì)象、工具、流程，重點(diǎn)討論了數(shù)據(jù)挖掘的常用方法，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用也作了簡單介紹。
關(guān)鍵字： 數(shù)據(jù)挖掘(DM),知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD),數(shù)據(jù)集合,數(shù)據(jù)挖掘方法
引言
1.數(shù)據(jù)挖掘的綜述
2.知識(shí)發(fā)現(xiàn)的綜述
３、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的核心――數(shù)據(jù)挖掘
4.數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
5．?dāng)?shù)據(jù)挖掘?qū)ο?br>6．?dāng)?shù)據(jù)挖掘工具
6.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具
6.2 基于規(guī)則和決策樹的工具
6.3 基于模糊邏輯的工具
6.4 綜合多方法工具
7．?dāng)?shù)據(jù)挖掘流程
7.1數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境
7.2數(shù)據(jù)挖掘過程
7.3 數(shù)據(jù)挖掘過程工作量
7.4數(shù)據(jù)挖掘需要的人員
8．?dāng)?shù)據(jù)挖掘的方法
⑴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
遺傳算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化
⑵遺傳算法
⑶基于事例的推理方法（cbr—case based reasoning）
⑷決策樹方法
⑸粗集方法
⑹非線性回歸方法
⑺覆蓋正例排斥反例方法
（8）統(tǒng)計(jì)分析方法
（9）模糊集方法
9．評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘軟件需要考慮的問題
10、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H應(yīng)用
參考文獻(xiàn)：
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