第六章数据挖掘与知识发现

知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。

【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。

进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。

这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。

当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。

据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。

这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。

面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。

从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。

２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。

1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。

《知识发现与数据挖掘》教学大纲Knowledge Discovery and Data Mining第一部分大纲说明1. 课程代码：1030812082. 课程性质：专业非学位课3. 学时/学分：20/24. 课程目标和任务：数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，在很多重要领域，数据挖掘技术发挥着重要作用，如地球科学领域、矿业工程领域、生物工程工程、商业领域、金融和保险领域等。

本课程课程主要讲授数据挖掘技术的基本原理、方法、算法，具体包括：数据挖掘技术内涵、数据特征、聚类分析，关联规则分析、分类等，以及数据挖掘技术在地矿领域的应用。

通过本课程的学习，使研究生掌握数据挖掘技术的基本原理、方法和算法，了解数据挖掘技术的研究与应用热点、数据挖掘技术能够解决的问题和今后研究与应用的发展方向，以及如何利用数据挖掘技术解决实际问题。

5. 教学方式：课堂教学6. 考核方式：考查7. 先修课程：掌握一定的计算机基础知识9. 教材及教学参考资料：（一）教材：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar.《Introduction to Data Mining》，北京:人民邮电出版社，2006（二）教学参考资料：Jia-Wei Han and Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》，北京：机械工业出版社，2003第二部分教学内容和教学要求第一章数据挖掘概述1.1 教学目的与要求重点讲解数据挖掘的起源、数据挖掘过程与功能，以及面临的主要问题。

1.2 教学内容理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能；了解数据挖掘的应用和面临的问题；重点是对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。

1.2.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。

随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。

本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。

本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。

然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。

接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。

通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。

本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。

本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。

通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。

这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。

这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。

空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。

空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。

数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下国防科技大学国防科技大学绪论单元测试1.什么是KDD？ ( )A:领域知识发现B:文档知识发现C:数据挖掘与知识发现D:动态知识发现答案:数据挖掘与知识发现2.“8,000”和“10,000”表示： ( )A:智慧B:知识C:信息D:数据答案:数据3.人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( )A:先分类，后聚类B:分类过程C:先聚类，后分类D:聚类过程答案:先聚类，后分类4.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示： ( )A:知识B:数据C:信息D:智慧答案:信息5.“飞机无法飞过高山”表示： ( )A:数据B:信息C:智慧D:知识答案:知识第一章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:序数B:相异C:区间D:标称答案:相异2.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:对称属性B:非对称的二元属性C:计数属性D:离散属性答案:非对称的二元属性3.一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。

则年级属性的众数是： ( )A:三年级B:一年级C:四年级D:二年级答案:一年级4.杰卡德系数用来度量非对称的二进制属性的相似性。

( )A:错 B:对答案:对5.欧式距离用来度量连续数值属性数据的相似性。

( )A:对 B:错答案:对第二章测试1.卡方测试用来度量离散标称属性数据的相关性。

( )A:错 B:对答案:对2.相关系数用来度量标称属性数据的相关性。

( )A:对 B:错答案:错3.所谓高维数据，指的是数据属性很多。

( )A:对 B:错答案:对4.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。

对属性income的73600元将被转化为：( )A:0.821B:1.458C:0.716D:1.224答案:0.7165.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。

第一章单元测试1、单选题：什么是KDD？（）选项：A:动态知识发现B:数据挖掘与知识发现C:文档知识发现D:领域知识发现答案: 【数据挖掘与知识发现】2、判断题：数据挖掘分析是指从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。

（）选项：A:对B:错答案: 【对】3、多选题：数据挖掘分析的步骤包括（）选项：A:算法分析B:创建数据集C:模型评估D:数据预处理答案: 【算法分析;创建数据集;模型评估;数据预处理】4、判断题：当今社会，数据挖掘分析被广泛应用。

（）选项：A:对B:错答案: 【对】5、多选题：（）是未来大数据分析的发展趋势。

选项：A:可视化C:非结构化数据D:实时性答案: 【可视化;非结构化数据;实时性】第二章单元测试1、多选题：关于描述统计，包括（）。

选项：A:离中趋势分析B:相关分析C:集中趋势分析D:其余选项都不是答案: 【离中趋势分析;相关分析;集中趋势分析】2、单选题：以下属于推断统计的是（）。

选项：A:集中趋势分析B:参数估计C:离中趋势分析D:其余选项都不是答案: 【离中趋势分析】3、多选题：在数据特征的测度中，描述分布的形状的值为（）选项：A:中位数B:偏态C:峰态D:众数答案: 【偏态;峰态】4、判断题：测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值（）选项：A:对答案: 【对】5、判断题：四分位数可以用于顺序数据、数值数据和分类数据（）选项：A:错B:对答案: 【错】第三章单元测试1、单选题：下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？( )选项：A:傅立叶变换B:渐进抽样C:维归约D:特征加权答案: 【傅立叶变换】2、单选题：将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（）选项：A:分类和预测B:数据预处理C:数据流挖掘D:频繁模式挖掘答案: 【数据预处理】3、单选题：影响数据质量问题的因素有哪些（）选项：A:其余选项都对B:相关性、时效性C:准确性、完整性、一致性D:可信性、可解释性答案: 【其余选项都对】4、多选题：数据预处理的常见方法有（）选项：A:数据清洗B:其余选项都不对C:数据变换D:数据集成答案: 【数据清洗;数据变换;数据集成】5、判断题：数据预处理是指在对数据进行挖掘分析以前，需要对原始数据进行清理、集合和变换等一系列处理工作（）选项：A:错B:对答案: 【对】第四章单元测试1、单选题：考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（）选项：A:1，2，3，5B:1，2，3，4C:1，3，4，5D:1，2，4，5答案: 【1，2，4，5】2、单选题：频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是：( )选项：A:频繁项集频繁闭项集最大频繁项集B:频繁项集= 频繁闭项集= 最大频繁项集C:频繁项集= 频繁闭项集最大频繁项集D:频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集答案: 【频繁项集频繁闭项集最大频繁项集】3、单选题：某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？( )选项：A:分类B:自然语言处理C:聚类D:关联规则发现答案: 【关联规则发现】4、单选题：下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少（）ID 购买项1 牛奶，啤酒，尿布2 面包，黄油，牛奶3 牛奶，尿布，饼干4 面包，黄油，饼干5 啤酒，饼干，尿布6 牛奶，尿布，面包，黄油7 面包，黄油，尿布8 啤酒，尿布9 牛奶，尿布，面包，黄油10 啤酒，饼干选项：A:4B:2C:1D:3答案: 【3】5、多选题：Apriori算法的计算复杂度受( )影响。

知识发现与数据挖掘概述摘要：数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

关键字：知识发现数据挖掘神经网络决策树引言知识发现与数据挖掘是人工智能，机器学习与数据库技术相结合的产物。

随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。

进入九十年代，伴随着互联网的出现和发展，以及各种局域网的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。

由于计算机数据采集工具以及关系数据库技术的发展，各行业存储了大量的数据，而关系数据库提供的简单查询及报表生成功能，只能获得数据的表层信息，而不能获得数据属性的内在关系和隐含的信息，这样既淹没了包含的知识又造成了资源的浪费。

传统的数据分析手段更是难以应付，导致越来越严重的数据灾难，使决策者出现或是穷于应付，或是置之不理的事实。

为了使消耗大量财力与物力所收集与整理的宝贵数据资源得以利用，有效解决数据丰富性及知识贫乏性的矛盾，需要新技术智能、自动地分析处理原始数据，促使了数据库中的知识发现（KDD, Knowledge Discovery in Database），也有人称为数据挖掘（Data Mining）技术的出现。

从数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Database-KDD）一词是于1989年8月在美国底特律召开的第一届KDD国际学术会议上正式形成的。

1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘（Data Mining—DM, 有人翻译为数据挖掘、数据发掘、数据采掘）国际学术会议。

1、数据挖掘技术的概念1.1 知识发现的概念KDD（知识发现）是一个综合的过程，它包括数据录入、迭代求解、用户交互以及许多定制要求和决策设计等，这一研究领域兴起于八十年代初，它是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔前景的领域。

郑州航空工业管理学院2012-2013学年第2学期《信息管理前沿讲座》课程论文题目知识发现与数据挖掘专业信息管理与信息系统班级ⅹ姓名ⅹ学号ⅹ任课教师ⅹ职称ⅹ二О一三年六月十五日摘要信息化的推进产生积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，知识发现与数据挖掘是一个飞速发展的领域，方法和技术手段日趋丰富，应用也更加广泛、深入。

现有数据库规模和数量的发展大大超过了人类使用传统工具分析的能力，这就为数据挖掘和知识发现技术创造了需要和机遇。

本文从知识发现含义、过程入手，介绍了数据挖掘的技术、方法和步骤，阐述了其在各个领域的应用，从而提出了其面临的挑战和发展的趋势。

关键词：知识发现，数据挖掘，信息化，实际应用知识发现与数据挖掘1．引言随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。

现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。

此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。

为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。

需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。

它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。

数据挖掘与知识发现数据挖掘是一门涉及发现和提取有用信息的技术。

通过运用各种算法和技巧，数据挖掘可以发现隐藏在大规模数据集中的模式、关联和趋势，以帮助人们做出科学的决策和预测。

而知识发现则是指在数据挖掘的基础上，从数据中发现新的知识，进一步丰富人类的知识体系。

一、数据挖掘的步骤和方法数据挖掘的过程通常包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等环节。

首先，数据收集是指从各种数据源中获取所需数据。

然后，数据清洗是为了去除数据中的噪声、缺失值和异常值等干扰因素，以保证数据的质量。

接着，特征选择是为了从大量特征中筛选出对挖掘任务最有价值的特征。

然后，在模型构建阶段，我们使用各种数据挖掘算法，如聚类分析、分类分析和预测分析等，来从数据中挖掘出有用的模式和规律。

最后，通过模型评估，我们可以评估模型的准确性和可用性。

二、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，涵盖了商业、医疗、教育、金融等各个领域。

在商业领域，数据挖掘可以帮助企业了解消费者的行为习惯和需求，从而进行精准营销；在医疗领域，数据挖掘可用于诊断疾病、预测病情发展和制定治疗方案；在教育领域，数据挖掘可以用于学生学习情况的分析和学习资源的推荐；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行进行信用评估和欺诈检测，以及股票和商品市场的预测等。

三、知识发现的意义和优势知识发现是数据挖掘的进一步拓展，它通过挖掘数据中的隐藏知识，创造新的知识，为人们提供更多的信息。

知识发现的意义不仅在于丰富人类的知识体系，还在于为各个领域提供更好的决策依据和预测工具。

此外，知识发现还可以帮助人们发现未知的规律和趋势，对社会和科学的发展起到积极的推动作用。

四、数据挖掘与知识发现的挑战与展望数据挖掘与知识发现的发展面临着一些挑战，包括数据隐私与安全、数据质量、算法的效率和可解释性等问题。

随着大数据时代的到来，数据量的增加和多样性的提高使得数据挖掘和知识发现更加复杂和困难。

未来，我们需要进一步改进和创新数据挖掘算法，提高其效率和准确性。

数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东科技大学山东科技大学第一章测试1.什么是KDD？答案:A.数据挖掘与知识发现2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。

答案:对3.数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？答案:分类;回归4.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？答案:人工智能;统计5.离群点可以是合法的数据对象或者值。

答案:对第二章测试1.下面哪个属于定量的属性类型：答案:区间2.只有非零值才重要的二元属性被称作：答案:非对称的二元属性3.定量属性可以是整数值或者是连续值。

答案:对4.中心趋势度量模（mode）是指答案:数据集中出现频率最高的值5.以下哪些是属于中心趋势的度量答案:平均值;中位数第三章测试1.数据清洗的方法不包括答案:重复数据记录处理2.对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？答案:数据预处理3.以下哪项不属于数据规约的方法?答案:数据迁移4.大数据预处理的方法不包含以下哪个选项?答案:数据采集5.在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。

答案:错第四章测试1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？答案:关联规则发现2.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。

答案:错3.具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。

答案:错4.给定关联规则A→B，意味着：若A发生，B也会发生。

答案:错5.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。

答案:错第五章测试1.分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。

答案:对2.决策树方法通常用于关联规则挖掘。

答案:错3.在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

答案:错4.对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。