知识挖掘过程
发布网友
发布时间：2024-10-01 02:33
共1个回答
热心网友
时间：2024-12-13 04:43
知识挖掘，简称KDD，是一项关键任务，其目标是从大量数据中挖掘出有价值的知识。这一过程包括数据开采，即通过专门的算法从数据中提取出模式或规律。Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth在1996年给出了KDD的定义：它是一个非平凡的过程，旨在从数据中提炼出新颖、有用且可理解的知识。知识挖掘的质量在很大程度上取决于所使用的算法，研究焦点主要集中在算法和应用上。
尽管数据开采和知识发现有时被混淆使用，但在学术和工程领域有所区别。KDD通常用于科研，而工程领域则更多地关注知识挖掘。KDD过程是一个复杂且交互性强的流程，包含多个步骤：首先，需要理解应用领域和目标；其次，选择合适的数据集，可能需要对多个数据集进行筛选；接着，对数据进行预处理，处理噪声和无关信息，考虑时间序列和数据变化等因素。
数据转换是关键环节，通过维数变换或转换方法，减少变量数量或找出数据的不变特征。接下来，确定知识挖掘的目标和方法，选择适合的挖掘工具，如分类、聚类或回归等，来寻找数据中的模式。在发现模式后，进行解释，剔除不相关的内容，以便用户理解。最后，将这些发现的知识应用到实际系统中，通过验证和解决潜在矛盾，确保知识的效用和可靠性。
扩展资料
知识挖掘源于全球范围内数据库中存储的数据量急剧增加，人们的需求已经不只是简单的查询和维护，而是希望能够对这些数据进行较高层次的处理和分析以得到关于数据总体特征和对发展趋势的预测。知识挖掘最新的描述性定义是由UsamaM.Fayyyad等给出的：知识挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
