数据挖掘视角

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

模式矩阵通常采用矢量表示数据对象，每个矢量在多维空间中描述对象的多方面特征。每个维度代表一个特征，多个对象的矢量形成模式矩阵（Pattern Matrix），即（xij）mn。每行表示一个对象，每列描述一个特征。这种方法在数据挖掘中具有重要应用价值。

数据挖掘是信息技术领域的关键分支，涉及从大数据中发现有价值的信息和知识。在这个案例中，我们专注于“毒蘑菇数据集”，这是一个广泛应用于大数据分析和机器学习任务的标准样本集。数据集中的“agaricus-lepiota.data”文件核心部分包含了不同蘑菇种类的详细信息，特别是区分毒蘑菇和可食用蘑菇的特征，如颜色、形状、气味和生长环境等。每行代表一个观测样本，列对应不同的特征值，支持各类分类模型的训练，如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。此外，“Index”文件提供了压缩包内各文件的简要描述，便于用户快速定位和理解文件用途。而“agaricus-lepiota.names”文件详细描述了每个

这本电子书讨论了数据挖掘的最新技术与约束编程的经典理论，是一部高清的英文版经典著作。

为了满足用户在不同场景下对空间数据挖掘的个性化需求，该研究提出了空间数据挖掘视角的概念。该视角能够在明确具体数据挖掘需求的基础上，利用相应的数据挖掘算法，从海量空间数据中提取不同粒度的空间知识。研究首先深入探讨了空间数据挖掘视角的内涵和外延，进而提出了一系列相应的算法，最后将该视角应用于滑坡监测数据的实际挖掘中，取得了令人满意的效果。

并行数据处理（ETL）操作分为普通和链式两类，涵盖清洗、转换、集成、计算、抽样、集合、更新等八大类。这些技术在云计算和数据挖掘领域中扮演重要角色，支持大规模数据处理和分析需求。

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

数据挖掘核心概念与技术详解####一、引言《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜教授及其合著者所著的经典教材，自2000年问世以来一直被视为学习数据挖掘领域的不可或缺之作。本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本原理和技术，并广泛涵盖了其应用场景，帮助读者从海量数据中提取有价值信息的能力。####二、数据挖掘概述1. 数据挖掘的定义与重要性：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地提取出未知、有效且可理解模式的过程，其重要性在于帮助企业和组织更好地理解和利用数据资产，从而做出更明智的决策。2. 数据挖掘的应用范围：数据挖掘可以应用于各种数据类型，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等，每

空间统计学（Spatial Statistics）依赖于有序模型描述无序事件，通过分析、评估和预测空间数据，基于统计空间实体的几何特征量如最小值、最大值、均值、方差、众数或直方图，获得空间实体特征的先验概率。它在多元统计分析中特别有效，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析和多元回归分析。空间统计学拥有坚实的理论基础和成熟的算法，是基本的数据挖掘技术之一。然而，对于空间数据库中的相关数据，传统的统计假设常常无法满足实际需求，这也是其发展面临的挑战之一。

Oracle的系统视图为开发过程提供更多支持，使得访问数据模型的元数据更加灵活。