科技广场2010.9 0引言 随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。 1数据挖掘的主要步骤 数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤： (1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。 (2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。 数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘， 数据挖掘算法的分析与研究 Analysis and Research of Data Mining Algorithms 喻云峰 Yu Yunfeng (江西省商务学校，江西南昌330100) （Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100） 摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。 关键词：数据挖掘；通用策略 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03 Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given. Keywords:Data Mining;General Tactic 54
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：
数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 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。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。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年 趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。 随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 １数据挖掘技术概述 １．１数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖 掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 １．２数据挖掘的简史 从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９ 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。 目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 １．３数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 １．４数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 （中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 ０３００５１） 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２ 第２期（总第８９期）机械管理开发 ２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００６ ２３??
浙江大学算法研究实验报告 数据挖掘 题目：K-means
目录 一、实验内容 (5) 二、实验目的 (7) 三、实验方法 (7) 3.1软、硬件环境说明 (7) 3.2实验数据说明 (7) 图3-1 (7) 3.3实验参数说明/软件正确性测试 (7) 四、算法描述 (9) 图4-1 (10) 五、算法实现 (11) 5.1主要数据结构描述 (11) 图5-1 (11) 5.2核心代码与关键技术说明 (11) 5.3算法流程图 (14) 六、实验结果 (15) 6.1实验结果说明 (15) 6.2实验结果比较 (21) 七、总结 (23)
一、 实验内容 实现K-means 算法，其中该算法介绍如下： k-means 算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。 输入：聚类个数k ，以及包含n 个数据对象的数据。 输出：满足方差最小标准的k 个聚类。 处理流程： Step 1. 从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 3. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） Step 4. 循环Step 2到Step 3直到每个聚类不再发生变化为止； k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 21∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 重点要求：用于聚类的测试级不能仅为单独的一类属性，至少有两种属性值参与聚类。
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 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。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。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究 发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。 （太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024） 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。 关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展 随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义 数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容： （1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全； （2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息； （3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的； （4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求； 综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程 一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下： （1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。 （2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。 （3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录 对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测 在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件 对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制 在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 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
第 27 卷第 6 期海洋通报V ol. 27，No.6 2008 年 12 月 MARINE SCIENCE BULLETIN Dec. 2008 海洋数据挖掘技术应用研究 魏红宇1, 2，张峰2，李四海2 ( 1．中国海洋大学，山东青岛 266003；2．国家海洋信息中心，天津 300171 ) 摘 要：在研究中外数据挖掘技术在海洋应用的现状和进展的基础上，结合海洋数据特点及应用需求，提出了海洋数据挖掘技术应 用模式，并介绍了基于计算机技术、数据库技术、GIS 技术的海洋数据挖掘应用系统的主要功能和系统架构。最后通过对赤潮预测 的数据挖掘应用分析，验证了系统应用的科学合理性。 关键词：海洋；数据挖掘；系统应用；赤潮 中图分类号：P717；TP311 文献标识码：A 文章编号：1001-6932(2008)06-0082-0006 数据挖掘( Data Mining ) 技术的概念，产生于 20 世纪 90 年代初，它是指从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[1]。通俗地讲，数据挖掘就是利用各种分析工具在海量数据中寻找和发现模型和数据间关系的过程，可以利用这些模型和关系对数据的潜在规律做出预测。在实际应用中，数据挖掘概念有两个方面的意思。一方面它有数据提取的含义，即从各种类型的原始数据中精确定位符合各种查询条件的数据集；另一方面，它有数据处理的含义，即利用各种相关的模型和算法，对提取到的数据集进行各种分析处理，从而得到想要的信息和规律。目前，常用的数据挖掘算法主要有聚类分析、回归分析、主成分分析、插值分析、关联分析、神经网络等。 经过多年的海洋调查和资料收集，我国已拥用了大量珍贵的海洋科学数据和相关信息，这些数据包括海洋水文、海洋表面气象、海洋生物、海洋化学、海洋环境质量、海洋地质、海洋地球物理、海洋基础地理、海洋航空与卫星遥感、海洋经济、海洋资源等各个海洋学科领域，数据总量多达千亿字节 [2]。如何有效地利用专家知识及各类统计分析算法、模型，对各学科类型的海洋数据资源进行数据挖掘，从中发现有用信息，分析海洋现象并预测海洋规律，为海洋科学研究和综合管理提供信息决策支持一直是广大海洋科技工作者的重要研究方向。经过多年的不断努力，国内外关于数据挖掘技术在海洋领域的应用研究已经取得了许多实质性进展。如 Wooley B 等人将海洋数据作为数据源开展了分类规则挖掘的研究[3]；Ding Q 针对遥感图像的关联规则挖掘进行了深入研究[4]；冯剑丰研究了国内外的主要赤潮预测方法：单因子指数法、综合指数法、建立赤潮生态仿真模型、运用人工智能技术进行预测等[5]；杨建强探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预报的方法，指出人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型，具有较强的模拟预测能力及实用性[6]等。由此可见，对于海洋领域的数据挖掘技术研究已经由单纯理论研究进入到应用研究的阶段，并已取得了一些实质性的研究成果。但是，由于海洋数据特征的复杂性及海洋专题应用研究的复杂情况，海洋数据挖掘技术离大规模地业务化应用推广还有一定距离。 1 海洋数据挖掘技术应用需求 对于海洋领域的数据挖掘技术的应用研究较其它领域更为复杂，数据挖掘的成熟应用与业务化推广还存在许多困难，这与海洋数据自身特点的复杂性有关，概括来看，海洋数据大致有以下一些特点： a ) 数据类型复杂多样。海洋数据包括海洋基础环境数据、海洋遥感数据、海洋经济统计数据等几个大类数据。而每个大类数据下又有很多子类。比如：海洋环境数据又分为海洋水文、海洋气象、海洋物理、海洋化学、海洋生物、海洋地质、海洋地形与海洋地球物理等子类，每个子类又可进一步划分。可见，海 收稿日期：2008-05-28 基金项目：国家海洋局 908 专项( 908-03-01-13 )
数据挖掘分类算法研究综述 程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。 关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。 基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法 分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类 判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。 判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类 贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。 建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
数据挖掘技术的研究现状及发展方向 陈娜1.2 （1.北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021） 第 !" 电脑与信息技术卷 （ ! ）可视化技术 ［ " ］ 通过直观的图形方式将 信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者， 使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。 其中数据立方体可以通过 #$%& 操作将更多用户 关心的信息反映给用户。 （ ’ ）遗传算法 ［ ( ］ 是一种模拟生物进化过程 的算法，最早由 )*++,-. 于 /0 世纪 (0 年代提出。 它是基于群体的、具有随机和定向搜索特征的迭 代过程，包括 ! 种典型的算子：遗传、交叉、变异和 自然选择。遗传算法作用于一个由问题的多个潜
在解（个体）组成的群体上，并且群体中的每个个体都由一个编码表示，同时个体均需依据问题的 目标函数而被赋予一个适应值。另外，为了应用遗传算法，还需要把数据挖掘任务表达为一种搜索 的问题，以便发挥遗传算法的优势搜索能力。同时可以用遗传算法中的交叉、变异完成数据挖掘中 用于异常数据的处理。 （ "）统计学方法 ［ 1 ］ 在数据库字段项之间存 在着两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定关系）。对它们的分析采用如下方 法：回归分析、相关分析、主成分分析。主要用于数据挖据的聚类方法中。 （ (）模糊集（23445 678）方法利用模糊集理 论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊性是客观存在的。系统的复杂性越高，精确化能力就越低，即模糊性就越强，这是 9,.7: 总结出的互克性原理。 / 数据挖掘的算法 （ ;）关联规则中的算法 %<=>*=>算法是一种最具有影响力的挖掘布 尔关联规则频繁项集的算法，该算法是一种称为 主层搜索的迭代方法，它分为两个步骤： ,?通过多趟扫描数据库求解出频繁;@项集的 集合 $ ; ； A?不断的寻找到/@项集$ / … -@项集$ - ，最后 利用频繁项集生成规则。 随后的许多算法都沿用