數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用范文

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1、數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM），是隨著數(shù)據(jù)庫和人工智能發(fā)展起來的新興的信息處理技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程，其主要特點是對數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，并從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系和模式，進而預測未來可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面很廣的交叉性新興學科，涉及到數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等領域。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1關(guān)聯(lián)規(guī)則方法

關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種簡單，實用的分析規(guī)則，描述了一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式，是數(shù)據(jù)挖掘中最成熟的主要技術(shù)之一。大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠無遺漏發(fā)現(xiàn)隱藏在所挖掘數(shù)據(jù)中的所有關(guān)聯(lián)關(guān)系，所挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則量往往非常巨大，但是。并不是所有通過關(guān)聯(lián)得到的屬性之間的關(guān)系都有實際應用價值，對這些關(guān)聯(lián)規(guī)則進行有效的評價。篩選出用戶真正感興趣的。有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則尤為重要。

2.2分類和聚類方法

分類就是假定數(shù)據(jù)庫中的每個對象屬于一個預先給定的類。從而將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分配到給定的類中。而聚類分析是根據(jù)所選樣本間關(guān)聯(lián)的標準將其劃分成幾個組，同組內(nèi)的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異。分類和聚類的區(qū)別在于分類事先知道類別數(shù)和各類的典型特征，而聚類則事先不知道。聚類方法適合于探討樣本間的內(nèi)部關(guān)系，從而對樣本結(jié)構(gòu)做出合理的評價。

2.3數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法

使用這些方法一般首先建立一個數(shù)據(jù)模型或統(tǒng)計模型，然后根據(jù)這種模型提取有關(guān)的知識。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學為數(shù)據(jù)挖掘提供了許多判別和回歸分析方法。貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術(shù)是許多挖掘應用中有力的工具之一。

2.4神經(jīng)網(wǎng)絡方法

神經(jīng)元網(wǎng)絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優(yōu)點。這些優(yōu)點使得神經(jīng)元網(wǎng)絡非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題。因此近年來越來越受到人們的關(guān)注。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型主要分3大類；用于分類、預測和模式識別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡模型；用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡模型；用于聚類的自組織映射方法。新晨

2.5決策樹方法

決策樹學習是一種通過逼近離散值日標函數(shù)的方法，把實例從根結(jié)點排列到某個葉子結(jié)點來分類實例。葉子結(jié)點即為實例所屬的分類，利用信息論中的互信息（信息增益）尋找數(shù)據(jù)庫中具有最大信息量的字段。建立決策樹的一個結(jié)點，再根據(jù)字段的不同取值建立樹的分支；在每個分枝子集中，重復建立樹的下層結(jié)點和分支的過程，即可建立決策樹。

2.6粗糙集

粗糙集（RoughSet）能夠在缺少關(guān)于數(shù)據(jù)先驗知識的情況下，只以考察數(shù)據(jù)的分類能力為基礎，解決模糊或不確定數(shù)據(jù)的分析和處理問題。粗糙集用于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中的屬性分為條件屬性和結(jié)論屬性，對數(shù)據(jù)庫中的元組根據(jù)備個屬性不同的屬性值分成相應的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結(jié)論屬性劃分的子集之間上下近似關(guān)系生成判定規(guī)則。粗糙集理論可以應用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類、發(fā)現(xiàn)不準確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)聯(lián)系。