数据挖掘及其应用

《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: 指导老师： 数据挖掘分类方法及其应用作 者: 来 煜摘要：社会得进展进入了网络信息时代，各种形式得数据海量产生,在这些数据得背后隐藏这许多重要得信息，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与社会进展各方面得迫切需要而进展起来一种新得信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术就是数据挖掘中应用领域极其广泛得重要技术之一。各种分类算法有其自身得优劣,适合于不同得领域。目前随着新技术与新领域得不断出现,对分类方法提出了新得要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言数据就是知识得源泉。但就是，拥有大量得数据与拥有许多有用得知识完全就是两回事.过去几年中，从数据库中发现知识这一领域进展得很快。宽阔得市场与讨论利益促使这一领域得飞速进展。计算机技术与数据收集技术得进步使人们可以从更加广泛得范围与几年前不可想象得速度收集与存储信息。收集数据就是为了得到信息,然而大量得数据本身并不意味信息。尽管现代得数据库技术使我们很容易存储大量得数据流,但现在还没有一种成熟得技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解得信息表示出来.在过去，我们常用得知识猎取方法就是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识与规则。然而，由于知识工程师所拥有知识得有局限性，所以对于获得知识得可信度就应该打个折扣.目前，传统得知识猎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。数据得迅速增加与数据分析方法得滞后之间得矛盾越来越突出，人们希望在对已有得大量数据分析得基础上进行科学讨论、商业决策或者企业管理，但就是目前所拥有得数据分析工具很难对数据进行深层次得处理，使得人们只能望“数"兴叹。数据挖掘正就是为了解决传统分析方法得不足，并针对大规模数据得分析处理而出现得。数据挖掘通过在大量数据得基础上对各种学习算法得训练,得到数据对象间得关系模式，这些模式反映了数据得内在特性，就是对数据包含信息得更高层次得抽象。目前,在需要处理大数据量得科研领域中,数据挖掘受到越来越多得关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘得实例说明了数据挖掘对科学讨论具有很大得促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效得分析处理，以节约时间，将更多得精力投入到更高层得讨论中，从而...