数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级??单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2012-5-24??单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2012-5-24??单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2012-5-24??单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文
遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求 数据海量---信息不足---知识贫乏从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像解译从属性数据库发现知识用于GIS的智能化空间分析581113统计方法是分析空间数据的最常用的方法统计方法能够有效处理数值型数据其主要方法是基于统计不相关假设的在空间数据库中许多空间数据通常是相关的即空间对象受其邻近对象的影响难以满足这种假设这样就会引起问题它是空间
常艳 概念: 由于数据流自身的特性数据流挖掘已经成为数据挖掘的一个新的研究方向数据流挖掘就是在数据流上发现提取隐含在其中的 人们事先不知道的 但又潜在有用的信息和知识的过程数据流挖掘的难点: 流数据挖掘的特点决定了它比传统的数据挖掘要复杂一般我们要考虑下面三个问题 例如图 3 是基于非均衡时间窗口的频繁模式我们把 t3 时刻的频繁模式以 FP-tree 的结
数据挖掘本贴来自《百岛论坛》斯坦佛大学统计系及线性加速中心摘要:DM(数据挖掘)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科它强调对大量观测到的数据库的处理它是涉及数据库管理人工智能机器学习模式识别及数据可视化等学科的边缘学科用统计的观点看它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析目前对该学科的作用尽管有点夸大其词但该领域对商业工业及科学研究都有极大的影响且提供了大量的为促使新
Data Mini
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据挖掘与知识发现(复杂数据对象的数据挖掘与知识发现)3 数据仓库3 数据挖掘仓库 3.1数据库与数据仓库3.2数据仓库的操作3.3数据仓库的概念模型3.4数据立方体3.5数据仓库的结构3.6数据仓库的元数据 3.7数据仓库的建立 3.8数据仓库与数据挖掘省器材总省邮购局市内DDN各县邮购网点机房打印机配货部采购
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