数据挖掘的基础概念及其相关算法模型

数据挖掘的概念及其技术应用

数据挖掘是指从大量数据中提取出潜在的、先前未知的、可用于决策支持的信息或模式的过程。它涉及到统计分析、人工智能、机器学习等多个领域的技术和方法。

数据挖掘 2 2024-07-19

数据挖掘概念及技术

本篇内容涵盖数据挖掘的基本概念和技术。从数据挖掘的缘起及重要性入手，阐述了数据挖掘的定义。接着，从关系数据库、数据仓库、事务数据库等不同数据类型入手，探讨了数据挖掘所适用的数据来源。再深入分析数据挖掘功能，包括概念/类描述、关联分析、分类/预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。同时，对于模式的有趣性进行了探讨，并介绍了数据挖掘系统的分类和主要问题。

数据挖掘 3 2024-05-25

数据挖掘的基础概念及重要性探究

数据挖掘是从大规模数据中提取有价值信息的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等多领域技术，自动发现有用模式和知识。技术发展带来的数据积累，使得数据挖掘在辅助决策、优化运营效率、个性化服务及风险管理方面发挥关键作用。数据挖掘系统由数据源、数据预处理、数据挖掘引擎、模式评估和知识表示构成，适用于关系数据库、数据仓库、事务数据库等多种数据类型的分析。其功能包括概念描述、关联分析、分类预测和聚类分析。

数据挖掘 0 2024-08-08

数据挖掘概念及技术概述

数据挖掘概念及原理 数据挖掘技术与应用 数据挖掘流程与案例

数据挖掘 3 2024-05-01

数据挖掘：概念、模型、方法、算法

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

数据挖掘 4 2024-05-13

数据挖掘：概念、模型与算法

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

算法与数据结构 3 2024-06-21

数据挖掘：概念、模型、方法和算法

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

数据挖掘 2 2024-05-24

数据挖掘概念、模型、方法与算法

数据的真正意义在于其被挖掘后的表达。技术迭代推动了数据挖掘在编程领域的重要性。

数据挖掘 0 2024-08-05

概念层次树数据挖掘算法及其应用

基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。

数据挖掘 3 2024-04-30