数据挖掘综述——王光宏、蒋平

摘要

“从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务，包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差 6 种模式的识别。”
“数据挖掘技术的常用方法，包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习。”

1 数据挖掘的概念

“数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式的过程。”

“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、时变的以及非易失的数据集合。”

2 主要研究内容

“数据挖掘的任务就是发现隐藏在数据中的模式。其可以发现的模式一般分为两大类：描述型（descriptive）模式和预测型（predictive）模式。”
“描述型模式是对当前数据中存在的事实做规范描述，刻画当前数据的一般特性；预测型模式则是以时间为关键参数，对于时间序列型数据，根据其历史和当前的值去预测其未来的值。”

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2 主要研究内容

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