遥感影像库中数据挖掘与知识发现的探索

从数据海洋到智慧宝藏：数据挖掘与知识发现 数据挖掘与知识发现（KDD）是从海量数据中提取有价值、可理解的知识的过程，如同从矿石中提炼出珍贵金属。这一过程通常包含以下关键步骤： 数据选择: 明确目标，从庞杂的数据源中选择与目标相关的数据。 数据预处理: 清洗、集成、转换数据，为后续分析做好准备，如同淘金前的筛选和清洗。 数据挖掘: 应用各种算法和技术，从数据中发现潜在的模式、关联和趋势。 模式评估: 对挖掘出的模式进行评估，筛选出真正有意义的结果，去伪存真。 知识表示: 将发现的知识以用户可理解的方式呈现，例如可视化图表、规则描述等。 KDD 在现实世界中应用广泛，例如： 商业智能: 分析

本书详尽探讨了数据挖掘与知识发现领域的基础理论及研究方法。阐述了KDD和数据挖掘的概念，分析了数据挖掘的目标和知识发现的过程，深入探讨了相关领域和实际应用。

数据挖掘与数据库中的知识发现（KDD）是近年来在学术界、工业界及媒体上引起广泛关注的领域。深入探讨这一新兴领域的核心概念、应用、挑战以及未来研究方向，同时阐明数据挖掘与知识发现之间的关系及其与机器学习、统计学和数据库等领域的联系。 数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，而知识发现则是更广泛的范畴，它涉及从数据中识别有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式。数据挖掘可以被视为知识发现过程中的一个关键步骤，专注于模式的发现与提取。 具体而言，数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则学习、回归分析等，用于揭示数据间的内在联系和规律。 在众多领域，数据以惊人的速度被收集和积累，如社交媒体、电子商务

探索知识宝藏：知识发现与知识工程课件 这份课件资料，将带领计算机专业的学生们，深入了解知识发现与知识工程领域的奥秘。从数据中获取知识，利用知识解决问题，开启一段充满智慧的探索之旅。 课件内容涵盖： 知识发现的核心概念与方法 知识工程的原理与技术 知识表示与推理 机器学习在知识发现中的应用 知识管理与知识服务系统 通过学习，你将能够： 掌握知识发现与知识工程的基本理论和方法 运用相关技术进行知识获取、分析和应用 设计和开发智能化的知识管理系统 开启智慧之门，探索知识的无限可能！

深入浅出地阐述数据挖掘的本质，揭示从数据库中发现知识的奥秘。以数据库视角为基石，着重剖析数据挖掘的核心概念与技术，并着力于发掘隐藏在海量数据中的潜在规律和价值。

掌握数据挖掘的基础概念、常用算法以及知识发现的方法和案例。

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《知识发现和数据挖掘》是中国大陆知名学者史忠植的经典著作。本书详细讲解了知识发现和数据挖掘的核心理论与应用，深受数据科学领域研究者和实践者的欢迎。通过系统的方法论和丰富的案例，本书不仅探讨了数据处理的复杂技术，也深入分析了数据挖掘在商业决策、人工智能和大数据分析中的实际应用。